| 基于改进粒子群算法的BP算法的研究 |
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| 引用本文： | 张丹,韩胜菊,李建,聂尚宇.基于改进粒子群算法的BP算法的研究[J].计算机仿真,2011,28(2). |
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| 作者姓名： | 张丹 韩胜菊 李建 聂尚宇 |
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| 作者单位： | 大连水产学院信息工程学院,辽宁,大连,116023 |
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| 摘 要： | 针对BP算法的缺陷以及标准粒子群算法优化BP网络权值的不足,为了提高算法的全局搜索能力,提出了基于自适应动态调整惯性权重的粒子群算法的BP网络算法.算法根据适应度值的改变情况来调整惯性权重,使惯性权重的改变不依赖于最大迭代次数和当代迭代次数,从而使整个网络具有较快的收敛速度和较小的误差.将算法应用于海参疾病的诊断中.实验发现,基于自适应动态调整惯性权重的粒子群算法的BP算法比基本粒子群算法的BP算法收敛速度快,算法的准确率也比较高,同时改进算法训练的BP网络也比基本粒子群算法训练的BP网络稳定.仿真证明,自适应动态调整惯性权重的粒子群算法对BP算法的优化优于基本粒子群算法.
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| 关 键 词： | 粒子群算法 惯性权重 适应度 |
BP Algorithm Based on Improved Particle Swarm Optimization |
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| ZHANG Dan,HAN Sheng-ju,LI Jian,NIE Shang-yu.BP Algorithm Based on Improved Particle Swarm Optimization[J].Computer Simulation,2011,28(2). |
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| Authors: | ZHANG Dan HAN Sheng-ju LI Jian NIE Shang-yu |
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