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基于自适应粒子群优化算法的神经网络的优化研究
被引量：
5
1
作者
李辉
蔡敏
+1 位作者
李宇
李跃志
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2010年第6期632-635,共4页
针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,提出一种新的自适应粒子群优化算法用于神经网络的训练.该算法通过改进自适应搜索策略以提高网络泛化性能,并结合Ionosphere雷达信号分类数据集进行仿真测试.研究结果表明:基...
针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,提出一种新的自适应粒子群优化算法用于神经网络的训练.该算法通过改进自适应搜索策略以提高网络泛化性能,并结合Ionosphere雷达信号分类数据集进行仿真测试.研究结果表明:基于自适应粒子群优化算法训练的神经网络在分类准确率和分类误差上明显优于传统的BP算法,且很好地提高了网络泛化能力和优化效果.
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关键词
神经网络
自适应粒子群优化算法
仿真
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职称材料
题名
基于自适应粒子群优化算法的神经网络的优化研究
被引量：
5
1
作者
李辉
蔡敏
李宇
李跃志
机构
海军指挥学院埔口分院信息战系
出处
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2010年第6期632-635,共4页
基金
国家自然科学基金(60802030)资助项目
文摘
针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,提出一种新的自适应粒子群优化算法用于神经网络的训练.该算法通过改进自适应搜索策略以提高网络泛化性能,并结合Ionosphere雷达信号分类数据集进行仿真测试.研究结果表明:基于自适应粒子群优化算法训练的神经网络在分类准确率和分类误差上明显优于传统的BP算法,且很好地提高了网络泛化能力和优化效果.
关键词
神经网络
自适应粒子群优化算法
仿真
Keywords
neural network
adaptive particle swarm optimization
emulation
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应粒子群优化算法的神经网络的优化研究
李辉
蔡敏
李宇
李跃志
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2010
5
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