计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2010年
1期
228-230
,共3页
粒子群优化算法%神经网络%仓虫%特征提取
粒子群優化算法%神經網絡%倉蟲%特徵提取
입자군우화산법%신경망락%창충%특정제취
在对仓虫分类识别过程中,为了改善因采用BP神经网络产生的由于训练时间长和易于陷入局部极小点,而导致效率和分类的准确性较低的情况,对粒子群优化算法进行了研究,并把这种算法运用到神经网络学习训练中.实验表明,将基于粒子群优化的神经网络算法应用到仓虫分类中,从训练时间、识别率上得到了较大的改善,而且算法易于实现,且能更快地收敛于全局最优解.
在對倉蟲分類識彆過程中,為瞭改善因採用BP神經網絡產生的由于訓練時間長和易于陷入跼部極小點,而導緻效率和分類的準確性較低的情況,對粒子群優化算法進行瞭研究,併把這種算法運用到神經網絡學習訓練中.實驗錶明,將基于粒子群優化的神經網絡算法應用到倉蟲分類中,從訓練時間、識彆率上得到瞭較大的改善,而且算法易于實現,且能更快地收斂于全跼最優解.
재대창충분류식별과정중,위료개선인채용BP신경망락산생적유우훈련시간장화역우함입국부겁소점,이도치효솔화분류적준학성교저적정황,대입자군우화산법진행료연구,병파저충산법운용도신경망락학습훈련중.실험표명,장기우입자군우화적신경망락산법응용도창충분류중,종훈련시간、식별솔상득도료교대적개선,이차산법역우실현,차능경쾌지수렴우전국최우해.
