传感器与微系统
傳感器與微繫統
전감기여미계통
TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGY
2011年
7期
135-136,139
,共3页
BP网络%粒子群优化%量子论%量子粒子群优化%优化算法%权值调整
BP網絡%粒子群優化%量子論%量子粒子群優化%優化算法%權值調整
BP망락%입자군우화%양자론%양자입자군우화%우화산법%권치조정
提出一种基于量子激励粒子群算法优化BP网络参数的新方法.该算法在粒子群优化算法中引入量子论思想,克服了传统粒子群算法易陷入局部极值、优化效果较差的不足,最终得到BP网络的最佳参数值.将该算法应用于3个典型复杂函数,并与传统BP算法、基于传统的粒子群优化BP网络算法的仿真结果进行分析对比.结果表明:该算法训练次数少,模型精度高,性能优于其它两种BP网络算法.
提齣一種基于量子激勵粒子群算法優化BP網絡參數的新方法.該算法在粒子群優化算法中引入量子論思想,剋服瞭傳統粒子群算法易陷入跼部極值、優化效果較差的不足,最終得到BP網絡的最佳參數值.將該算法應用于3箇典型複雜函數,併與傳統BP算法、基于傳統的粒子群優化BP網絡算法的倣真結果進行分析對比.結果錶明:該算法訓練次數少,模型精度高,性能優于其它兩種BP網絡算法.
제출일충기우양자격려입자군산법우화BP망락삼수적신방법.해산법재입자군우화산법중인입양자론사상,극복료전통입자군산법역함입국부겁치、우화효과교차적불족,최종득도BP망락적최가삼수치.장해산법응용우3개전형복잡함수,병여전통BP산법、기우전통적입자군우화BP망락산법적방진결과진행분석대비.결과표명:해산법훈련차수소,모형정도고,성능우우기타량충BP망락산법.
