| 基于改进郊狼优化算法的浅层神经进化方法研究 |
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| 引用本文： | 刘威,付杰,周定宁,王薪予,成秘,黄敏,郭直清,靳宝,牛英杰. 基于改进郊狼优化算法的浅层神经进化方法研究[J]. 计算机学报, 2021, 44(6): 1200-1213. DOI: 10.11897/SP.J.1016.2021.01200 |
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| 作者姓名： | 刘威 付杰 周定宁 王薪予 成秘 黄敏 郭直清 靳宝 牛英杰 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学理学院 辽宁阜新 123000;辽宁工程技术大学数学与系统科学研究所 辽宁阜新123000;成都数联铭品科技有限公司数据服务事业群 成都610000 |
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| 摘 要： | 神经进化作为一种不同于随机梯度下降的神经网络训练方法,现已成为机器学习研究领域的一个重要分支.如何设计更好的进化策略,探索新型神经网络权值的神经进化方法是当前研究的热点问题之一.本文提出了一种基于改进郊狼优化算法的浅层神经网络进化方法.该方法首先通过引入自适应影响权重因子与选择性的混沌扰动执行机制分别从收敛速度和寻优能...
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| 关 键 词： | 郊狼优化算法 自适应影响权重 混沌 神经进化 BP神经网络 |
Research on Shallow Neural Network Evolution Method Based on Improved Coyote Optimization Algorithm |
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| LIU Wei,FU Jie,ZHOU Ding-Ning,WANG Xin-Yu,CHENG Mi,HUANG Min,GUO Zhi-Qing,JIN Bao,NIU Ying-Jie. Research on Shallow Neural Network Evolution Method Based on Improved Coyote Optimization Algorithm[J]. Chinese Journal of Computers, 2021, 44(6): 1200-1213. DOI: 10.11897/SP.J.1016.2021.01200 |
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| Authors: | LIU Wei FU Jie ZHOU Ding-Ning WANG Xin-Yu CHENG Mi HUANG Min GUO Zhi-Qing JIN Bao NIU Ying-Jie |
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