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一种免疫粒子群优化算法及在小波神经网络学习中的应用
被引量：
3
1
作者
曹大有
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第6期189-191,共3页
粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。受生物体免疫系统抗体多样性保持机制的启发,将抗体多样性保持机制引入到粒子群优化算法中,并给出了一种免疫粒子群优化算法。该算法在保留高适应度粒子的同时,确保了粒子的多样性,从...
粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。受生物体免疫系统抗体多样性保持机制的启发,将抗体多样性保持机制引入到粒子群优化算法中,并给出了一种免疫粒子群优化算法。该算法在保留高适应度粒子的同时,确保了粒子的多样性,从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。该算法应用于函数优化和小波神经网络学习的计算机仿真,结果表明该算法有良好的收敛性能。
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关键词
粒子群优化算法
免疫系统
抗体的多样性
小波神经网络
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职称材料
题名
一种免疫粒子群优化算法及在小波神经网络学习中的应用
被引量：
3
1
作者
曹大有
机构
武汉理工大学计算机学院
郧阳师范高等专科学校计算机科学系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第6期189-191,共3页
文摘
粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。受生物体免疫系统抗体多样性保持机制的启发,将抗体多样性保持机制引入到粒子群优化算法中,并给出了一种免疫粒子群优化算法。该算法在保留高适应度粒子的同时,确保了粒子的多样性,从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。该算法应用于函数优化和小波神经网络学习的计算机仿真,结果表明该算法有良好的收敛性能。
关键词
粒子群优化算法
免疫系统
抗体的多样性
小波神经网络
Keywords
Particle swarm optimization Immune system Antibody diversity Wavelet neural network
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
O174.2 [理学—基础数学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
一种免疫粒子群优化算法及在小波神经网络学习中的应用
曹大有
《计算机应用与软件》
CSCD
2009
3
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