| 基于文化量子粒子群的模糊神经网络参数优化 |
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| 引用本文： | 赵晶,孙俊,须文波.基于文化量子粒子群的模糊神经网络参数优化[J].计算机工程与应用,2011,47(10):17-19. |
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| 作者姓名： | 赵晶 孙俊 须文波 |
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| 作者单位： | 1.江南大学 物联网工程学院，江苏 无锡 214122 2.山东轻工业学院 现代教育技术中心，济南 250353 |
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| 摘 要： | 模糊神经网络参数学习是一个函数优化问题。针对已有优化方法收敛精度不高的缺点，提出基于文化量子粒子群算法的模糊神经网络参数优化，并将其应用于混沌时间序列预测。仿真实例结果证实了该算法的优越性。
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| 关 键 词： | 模糊神经网络 参数优化 量子粒子群算法 文化算法 混沌时间序列 |
| 修稿时间： | |
Parameter optimization of fuzzy neural networks based on cultural quantum-behaved particle swarm optimization |
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| ZHAO Jing,SUN Jun,XU Wenbo.Parameter optimization of fuzzy neural networks based on cultural quantum-behaved particle swarm optimization[J].Computer Engineering and Applications,2011,47(10):17-19. |
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| Authors: | ZHAO Jing SUN Jun XU Wenbo |
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| Affiliation: | 1.School of Internet of Things Engineering，Jiangnan University，Wuxi，Jiangsu 214122，China 2.Center of Modern Education Technology，Shandong Polytechnic University，Jinan 250353，China |
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| Abstract: | The parameter optimization of Fuzzy Neural Network（FNN） is function optimization.According to the low convergence precision of the existed algorithms,a hybrid Cultural Quantum-behaved Particle Swarm Optimization（C-QPSO） is introduced to train the parameter optimization of FNN.The results of experiment show the proposed technique is effective. |
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| Keywords: | Fuzzy Neural Network（FNN） parameter optimization Quantum-behaved Particle Swarm Optimization（QPSO） Cultural Algorithm（CA） chaotic time series |
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