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题名改进的单形进化算法及在神经网络上的应用研究
被引量：1
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作者
全海燕
易昭
郑蒙福
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第2期320-325,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(41364002)资助.
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文摘
单形进化算法(Surface-Simplex Swarm Evolution Algorithm,简称SSSE)是一种新型群体智能优化算法,该算法通过建立粒子的单形邻域搜索算子和多角色态搜索机制,具有很好地收敛效果.为了对该算法的性能进行进一步分析与讨论,同时,为了强调全局搜索的应用场景并提高算法的勘探搜索能力,提出一种改进的单形进化算法(ISSSE),ISSSE对原算法的多态平衡搜索机制进行了两点改进;然后用8个标准测试函数进行性能测试,并同不同的算法比较;最后将ISSSE算法应用于径向基神经网络(RBF)的参数优化中.实验结果表明,改进的单形进化算法(ISSSE)在其性能上具有更好的勘探搜索能力,提高了算法的求解精度和收敛速度,并且能够很好应用于RBF的参数寻优,提高了RBF的分类正确率.
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关键词
单形进化
算法改进
多态平衡机制
RBF神经网络
参数优化
应用研究
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Keywords
surface-simplex swarm evolution
algorithm improvement
polymorphic equilibrium mechanism
RBF neural network
parameter optimization
application research
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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