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为解决BP神经网络局部性收敛度慢的问题,提出了基于改进粒子群算法的BP神经网络模型．该方法通过粒子群进化速率动态调整惯性权重因子,提高了算法的收敛速度和全局搜索最优值的能力．提出的模型和改进的算法模拟仿真表明：该方法对收敛速度和精度有更好的拟合性． 相似文献
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软件风险评估量化分析研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决软件风险评估完全凭借专家经验产生的主观性和模糊性问题,提出了基于进化神经网络模型的软件风险定量评估方法.通过研究软件风险评估过程,提出了软件风险评估指标体系模型,同时运用模糊理论将风险因素量化以此作为进化神经网络的输入值.将改进的粒子群算法(PSO)、BP神经网络相结合,构建了基于改进BP神经网络的进化神经网络模型.对提出的模型和改进的算法进行模拟仿真实验,实验结果表明了该方法对软件风险评估量化分析的可行性. 相似文献
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