青岛理工大学学报
青島理工大學學報
청도리공대학학보
JOURNAL OF QINGDAO TECHNOLOGICAL UNIVERSITY
2010年
6期
127-132
,共6页
郭振波%吕慧显%赵志刚%刘晓刚
郭振波%呂慧顯%趙誌剛%劉曉剛
곽진파%려혜현%조지강%류효강
RBFNN%微人工鱼群算法%泛化能力
RBFNN%微人工魚群算法%汎化能力
RBFNN%미인공어군산법%범화능력
在人工鱼群算法的基础上提出了一种新的优化算法--微人工鱼群算法,作为径向基神经网络(RBFNN)的训练算法.微人工鱼群算法利用两个鱼群(寻优鱼群和库存鱼群)来寻优,寻优鱼群使用人工鱼群算法来寻找全局最优解,库存鱼群保证了寻优鱼群的多样性,微人工鱼群算法使RBFNN的隐中心位置和相应的宽度值同时得以优化,提高了RBFNN的泛化能力.将微人工鱼群算法优化后的RBFNN应用于双螺旋和IRIS分类,试验结果表明,相对于K-means以及人工鱼群算法,本文方法在泛化能力上得到提高.
在人工魚群算法的基礎上提齣瞭一種新的優化算法--微人工魚群算法,作為徑嚮基神經網絡(RBFNN)的訓練算法.微人工魚群算法利用兩箇魚群(尋優魚群和庫存魚群)來尋優,尋優魚群使用人工魚群算法來尋找全跼最優解,庫存魚群保證瞭尋優魚群的多樣性,微人工魚群算法使RBFNN的隱中心位置和相應的寬度值同時得以優化,提高瞭RBFNN的汎化能力.將微人工魚群算法優化後的RBFNN應用于雙螺鏇和IRIS分類,試驗結果錶明,相對于K-means以及人工魚群算法,本文方法在汎化能力上得到提高.
재인공어군산법적기출상제출료일충신적우화산법--미인공어군산법,작위경향기신경망락(RBFNN)적훈련산법.미인공어군산법이용량개어군(심우어군화고존어군)래심우,심우어군사용인공어군산법래심조전국최우해,고존어군보증료심우어군적다양성,미인공어군산법사RBFNN적은중심위치화상응적관도치동시득이우화,제고료RBFNN적범화능력.장미인공어군산법우화후적RBFNN응용우쌍라선화IRIS분류,시험결과표명,상대우K-means이급인공어군산법,본문방법재범화능력상득도제고.
