计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2011年
2期
667-670
,共4页
模拟退火%神经网络%粒子微粒群算法%辨识%训练算法
模擬退火%神經網絡%粒子微粒群算法%辨識%訓練算法
모의퇴화%신경망락%입자미립군산법%변식%훈련산법
人工神经网络的训练问题实质上是一个优化问题.将模拟退火算法和基本粒子微粒群算法相结合,提出一种基于模拟退火的微粒群算法,该算法能够有效抑制早熟收敛.利用基于模拟退火微粒群算法优化BP神经网络的权值和阀值,有效的解决了BP算法易陷入局部极小值的缺点,从而提高了神经网络的精度和收敛速度.通过对非线性系统进行Matlab仿真研究,实验结果表明,基于模拟退火的微粒群算法训练的神经网络是一种有效的辨识方法.
人工神經網絡的訓練問題實質上是一箇優化問題.將模擬退火算法和基本粒子微粒群算法相結閤,提齣一種基于模擬退火的微粒群算法,該算法能夠有效抑製早熟收斂.利用基于模擬退火微粒群算法優化BP神經網絡的權值和閥值,有效的解決瞭BP算法易陷入跼部極小值的缺點,從而提高瞭神經網絡的精度和收斂速度.通過對非線性繫統進行Matlab倣真研究,實驗結果錶明,基于模擬退火的微粒群算法訓練的神經網絡是一種有效的辨識方法.
인공신경망락적훈련문제실질상시일개우화문제.장모의퇴화산법화기본입자미립군산법상결합,제출일충기우모의퇴화적미립군산법,해산법능구유효억제조숙수렴.이용기우모의퇴화미립군산법우화BP신경망락적권치화벌치,유효적해결료BP산법역함입국부겁소치적결점,종이제고료신경망락적정도화수렴속도.통과대비선성계통진행Matlab방진연구,실험결과표명,기우모의퇴화적미립군산법훈련적신경망락시일충유효적변식방법.
