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1.
基于粒子群优化的神经网络训练算法研究   总被引:46,自引:1,他引:45       下载免费PDF全文
高海兵  高亮  周驰  喻道远 《电子学报》2004,32(9):1572-1574
 本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO)用于神经网络训练,该算法在训练神经网络权值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力.经SPSO训练的神经网络应用于Iris,Ionosphere以及Breast cancer模式分类问题,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能的影响.与BP算法及遗传算法比较,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训练收敛的速度.仿真结果表明,SPSO是有效的神经网络训练算法.  相似文献
2.
一种改进粒子群优化算法   总被引:23,自引:0,他引:23  
作为群集智能的代表性方法之一,粒子群优化(PSO)算法通过粒子之间的合作与竞争以实现对多维复杂空间的高效搜索。提出了一种改进粒子群优化(MPSO)算法。MPSO同时采用局部模式压缩因子方法和全局模式惯性权重方法以获得相对较高的性能。针对PSO算法可能出现的停滞现象,MPSO引入了基于全局信息反馈的重新初始化机制。数值仿真结果显示了该算法的有效性。  相似文献
3.
粒子群优化算法及其应用   总被引:18,自引:0,他引:18  
范娜  云庆夏 《信息技术》2006,30(1):53-56
粒子群优化(PSO)算法是一种新颖的演化算法,它属于一类随机全局优化技术,PSO算法通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中发现最优区域。PSO的优势在于简单而又功能强大。介绍了基本的PSO算法、研究现状及其应用,并讨论将来可能的研究内容。  相似文献
4.
实数遗传算法的改进及性能研究   总被引:16,自引:0,他引:16       下载免费PDF全文
任子武  伞冶 《电子学报》2007,35(2):269-274
 提出一种粒子群优化方法(PSO)与实数编码遗传算法(GA)相结合的混合改进遗传算法(HIGAPSO).该方法采用混沌序列产生初始种群、非线性排序选择、多个交叉后代竞争择优和变异尺度自适应变化等改进遗传操作;并通过精英个体保留、粒子群优化及改进遗传算法(IGA)三种策略共同作用产生种群新个体,来克服常规算法中收敛速度慢、早熟及局部收敛等缺陷.通过四个高维典型函数测试结果表明该方法不但显著提高了算法的全局搜索能力,加快了收敛速度;而且也改善了求解的质量及其优化结果的可靠性,是求解优化问题的一种有潜力的算法.  相似文献
5.
粒子群优化算法在FIR数字滤波器设计中的应用   总被引:15,自引:0,他引:15       下载免费PDF全文
李辉  张安  赵敏  徐琦 《电子学报》2005,33(7):1338-1341
 本文针对有限脉冲响应(FIR)数字滤波器的设计实质上是一个多参数优化问题,提出了一种用粒子群优化算法(PSO)设计FIR数字滤波器的方法.首先将滤波器的设计问题转化为滤波器参数的优化问题,然后利用粒子群优化算法对整个参数空间进行高效并行搜索以获得参数的最优化.FIR数字低通、带通滤波器设计实例证明了该方法的有效性和优越性.  相似文献
6.
应用粒子群优化的非线性系统辨识   总被引:13,自引:1,他引:12  
提出了一种应用粒子群优化的非线性系统辨识方法。首先将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的优化问题,然后利用粒子群优化算法对整个参数空间进行高效并行搜索以获得系统参数的最优估计。以Hammerstein模型的辨识为例说明了本方法的可行性。  相似文献
7.
基于离散粒子群算法求解复杂联盟生成问题   总被引:13,自引:1,他引:12       下载免费PDF全文
 针对联盟生成问题现有解决方案的不足,提出复杂联盟和虚拟Agent的概念,设计一种基于多粒子群协同优化的复杂联盟串行生成算法,实现一个Agent可以加入多个联盟和一个联盟可以承担多个任务,在一定程度上解决了Agent资源和能力的浪费问题.实验结果证明了算法的有效性.  相似文献
8.
IIR数字滤波器设计的粒子群优化算法   总被引:11,自引:0,他引:11  
本文探讨了粒子群优化算法及其性能评估准则,然后重点研究了IIR数字滤波器设计的粒子群优化算法及其实现步骤。最后,通过IIR数字低通、带通滤波器设计两个实例证明了本文算法的有效性。  相似文献
9.
一种改进的粒子群和K均值混合聚类算法   总被引:10,自引:1,他引:9       下载免费PDF全文
该文针对K均值聚类算法存在的缺点,提出一种改进的粒子群优化(PSO)和K均值混合聚类算法。该算法在运行过程中通过引入小概率随机变异操作增强种群的多样性,提高了混合聚类算法全局搜索能力,并根据群体适应度方差来确定K均值算法操作时机,增强算法局部精确搜索能力的同时缩短了收敛时间。将此算法与K均值聚类算法、基于PSO聚类算法和基于传统的粒子群K均值聚类算法进行比较,数据实验证明,该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效地克服其他算法易陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力和收敛速度都有显著提高。  相似文献
10.
周殊  潘炜  罗斌  张伟利  丁莹 《电子学报》2006,34(5):897-901
 本文采用粒子群优化(PSO)方法代替量子门来更新量子比特状态,得到一种改进的量子遗传算法(QGA)——PSQGA,并根据QGA自身概率特性,引入了最优解方差函数来评价该算法的稳定性能.利用四种典型连续函数寻优问题和0/1背包问题,分别对PSQGA和改进的使用量子门的量子遗传算法(IQGA)进行了测试;并将它们应用到图像稀疏分解的实例中.结果表明,PSQGA算法的寻优能力及稳定性均优于IQGA,且具有更好的收敛性以及更强的连续空间搜索能力,适合于求解复杂优化问题.  相似文献
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