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差分进化算法是一种结构简单、易用且鲁棒性强的全局搜索启发式优化算法,它可以结合约束处理技术来解决约束优化问题.机器学习在进化算法中,经常可以引导种群的进化,而且被广泛地应用于无约束的差分进化算法中,但对于约束差分进化算法却很少有应用.针对这一情况,提出了一种基于反向学习的约束差分进化算法框架.该算法框架采用基于反向学习的机器学习方法,提高约束差分进化算法的多样性和加速全局收敛速度.最后把该算法框架植入了两个著名的约束差分进化算法:(μ+λ)-CDE和ECHT,并采用CEC 2010的18个Benchmark函数进行了实验评估,实验结果表明:与(μ+λ)-CDE和ECHT相比,植入后的算法具有更强的全局搜索能力、更快的收敛速度和更高的收敛精度. 相似文献
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BP神经网络学习算法的联合优化 总被引:18,自引:0,他引:18
针对BP网络学习速度的缓慢性,本文提出了一种联合优化后的快速学习算法。其改进具体表现在以下方面:(1)采用Cauchy误差估计器代替传统的LMS误差估计器,(2)对常规的Sigmoid函数引入形态因子;(2)采用非单调线性搜索法实现学习步长的自适应变化。最后,本文以模式分类,函数逼近和数据压缩的典型应用为例分别与标准BP常规改进算法进行比较,验证了该算法的优越性。 相似文献
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用于神经网络模式识别的一种改进的BP算法 总被引:4,自引:0,他引:4
在对采用BP算法的神经网络进行分析的基础上,针对标准BP算法的不足进行了改进,并给出了通过对作用函数进行修正后所得到的改进BP算法的应用实例。 相似文献
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DE算法简单高效,但对复杂问题也存在收敛效率较低的问题,为提高DE算法的全局勘探能力和收敛精度,提出了一种新的精英区域学习动态差分进化算法,算法首先将历史精英保存在精英池中,然后采用正弦函数对精英池中的精英进行区域学习,最后利用动态DE模式有效提高收敛的速度,并从理论上证明了算法的收敛性.通过对包括单峰函数、多峰函数和偏移函数的20个基准测试函数的仿真实验和分析,验证了新算法的有效性和适用性,其能在保持较高的收敛速度的同时也能保持较好的收敛精度,经与多种知名的DE算法在统计学上的分析比较,证明了该算法是一种具有竞争力的新算法. 相似文献
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高坚 《微电子学与计算机》2002,19(11):71-72
文章简要分析了GA和HNN算法的特点,并将两种算法有机地相结合,提出了一种加速方法,该方法不仅简单,易行,而且具有很强的全局和局部搜索能力,加速效果明显。 相似文献
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差异进化算法初始化的小波神经网络盲均衡 总被引:6,自引:0,他引:6
利用小波神经网络实现盲均衡最大的难题之一就是网络参数的初始化问题,文中提出了一种采用差异进化算法进行网络参数初始化方法.结合常数模盲均衡算法设置适应度函数,并将尺度因子和平移因子以及网络连接权值进行实数编码,以接收数据对网络进行优化设计,获得一组渐近最优的网络初始化参数,在此基础上以传统梯度下降算法对信号进行均衡接收.计算机仿真证明基于差异进化算法初始化的小波神经网络盲均衡有效提高了均衡性能. 相似文献
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基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测 总被引:1,自引:0,他引:1
随着大量风电开始并入电网,风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统的运行有重要意义。针对神经网络在风电功率预测中结构和权值参数难以确定,预测精度不高等问题,提出利用遗传算法对神经网络的拓扑结构和网络权值进行优化,并将其应用于风电场功率预测,研究表明预测精度有一定程度的提高。 相似文献
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在入侵检测中应用神经网络技术,可以大大提高入侵检测的检测率,有效提高网络数据的安全。本文分析了BP神经网络应用于入侵检测的实现方式及存在的问题,并对现有的BP神经网络算法进行改进,阐述了基于BP神经网络入侵检测系统及仿真实验。 相似文献
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人工神经网络的BP算法及其应用 总被引:32,自引:1,他引:32
在一般人工神经网络的BP算法的基础上,研究了BP算法所遵循的数学基础,指出其存在的缺陷和不足,并给出改进方法。探讨了MATLAB环境下实现人工神经网络BP算法的编程方法及方法改进比较的例子,得到了良好的结果。 相似文献
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Aiming at the disadvantages of Bayesian network structure learned by heuristic algorithms,which were trapping in local minimums and having low search efficiency,a method of learning Bayesian network structure based on hybrid binary slap swarm-differential evolution algorithm was proposed.An adaptive scale factor was used to balance local and global search in the swarm grouping stage.The improved mutation operator and crossover operator were taken into salp search strategy and differential search strategy respectively to renew different subswarms in the update stage.Two-point mutation operator was adopted to improve the swarm’s diversity in the stage of merging of subswarms.The convergence analysis of the proposed algorithm demonstrates that best structure can be found through the iterative search of population.Experimental results show that the convergence accuracy and efficiency of the proposed algorithm are improved compared with other algorithms. 相似文献
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BP神经网络学习算法的改进及其应用 总被引:20,自引:0,他引:20
针对标准BP算法的不足给出了典型的改进算法。对两个BP网络的应用实例利用MAT LAB语言编制了仿真程序 ,并对几种算法的学习收敛速度进行了比较。结果表明改进算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。 相似文献
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为了提高数字识别的准确性和可靠性,将BP神经网络应用于数字识别,并考察了网络结构对系统实时性、识别效果的影响以及初始权值对收敛速度的影响,选取了最佳的隐层节点数和权值初始化函数,实现了基于BP神经网络的数字识别系统。利用MATLAB进行仿真实验,实验结果表明该系统能够实现对数字的有效识别。 相似文献
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以神经网络和遗传算法为代表的进化算法都基于智能信息处理的理论,但是各自都存在一些缺陷.设计并实现了基于遗传算法的BP神经网络算法BP-GA,该算法将遗传算法和BP算法相结合,用基于实数编码的遗传算法优化神经网络的权值后,应用于图像压缩.实验证明,利用此混合神经网络进行图像压缩,压缩比高,图像恢复质量效果好. 相似文献