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融合混沌与模拟退火PSO的BP神经网络模型研究
被引量：
1
1
作者
胡水源
陈以
《现代信息科技》
2023年第8期83-87,共5页
考虑到BP神经网络模型和PSO粒子群优化算法存在有的收敛速度慢及陷入局部最优的问题,给出了基于融合混沌(Chaos)模型和模拟退火(SA)算法而设计的PSO-BP神经网络模型。将混沌模型和SA算法的优点进行融合并对PSO算法加以改进,防止PSO算法...
考虑到BP神经网络模型和PSO粒子群优化算法存在有的收敛速度慢及陷入局部最优的问题,给出了基于融合混沌(Chaos)模型和模拟退火(SA)算法而设计的PSO-BP神经网络模型。将混沌模型和SA算法的优点进行融合并对PSO算法加以改进,防止PSO算法因“早熟”而处于局部最优,从而得出BP神经网络模型的权值与阈值集合。实例验证结果表明,CSAPSO-BP神经网络模型的收敛性高于PSO-BP神经网络模型与SAPSO-BP神经网络模型,其平均绝对百分比误差分别比后两者低25.23%和14.19%。
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关键词
混沌模型
模拟退火粒子群
CSAPSO-BP神经网络
动态平均适应度权重
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职称材料
题名
融合混沌与模拟退火PSO的BP神经网络模型研究
被引量：
1
1
作者
胡水源
陈以
机构
桂林电子科技大学
广西智能综合自动化高校重点实验室
出处
《现代信息科技》
2023年第8期83-87,共5页
基金
广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金立项项目(YQ19107)。
文摘
考虑到BP神经网络模型和PSO粒子群优化算法存在有的收敛速度慢及陷入局部最优的问题,给出了基于融合混沌(Chaos)模型和模拟退火(SA)算法而设计的PSO-BP神经网络模型。将混沌模型和SA算法的优点进行融合并对PSO算法加以改进,防止PSO算法因“早熟”而处于局部最优,从而得出BP神经网络模型的权值与阈值集合。实例验证结果表明,CSAPSO-BP神经网络模型的收敛性高于PSO-BP神经网络模型与SAPSO-BP神经网络模型,其平均绝对百分比误差分别比后两者低25.23%和14.19%。
关键词
混沌模型
模拟退火粒子群
CSAPSO-BP神经网络
动态平均适应度权重
Keywords
Chaos model
simulated annealing particle swarm
CSAPSO-BP neural network
dynamic average fitness weight
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
F812.42 [经济管理—财政学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
融合混沌与模拟退火PSO的BP神经网络模型研究
胡水源
陈以
《现代信息科技》
2023
1
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