计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
24期
43-45,49
,共4页
蜜蜂群优化%训练算法%前馈神经网络
蜜蜂群優化%訓練算法%前饋神經網絡
밀봉군우화%훈련산법%전궤신경망락
训练人工神经网络的目的是调整各层的权重系数以达到最优,因而训练过程的实质是一项优化任务.传统的训练算法存在着容易陷入局部最优、计算复杂等缺陷.介绍一种训练前馈神经网络的蜜蜂群优化算法,它是一种简单、鲁棒性强的群体智能随机优化算法.该算法把探查和开发过程有效地结合在一起,并采取了跳出局部最优的搜索策略.成功地把该算法应用于神经网络训练的基本问题:异或问题、N位奇偶校验和编码解码问题,并与传统的BP算法进行比较.仿真实验证明其性能较传统的GD算法和LM算法更为优越.
訓練人工神經網絡的目的是調整各層的權重繫數以達到最優,因而訓練過程的實質是一項優化任務.傳統的訓練算法存在著容易陷入跼部最優、計算複雜等缺陷.介紹一種訓練前饋神經網絡的蜜蜂群優化算法,它是一種簡單、魯棒性彊的群體智能隨機優化算法.該算法把探查和開髮過程有效地結閤在一起,併採取瞭跳齣跼部最優的搜索策略.成功地把該算法應用于神經網絡訓練的基本問題:異或問題、N位奇偶校驗和編碼解碼問題,併與傳統的BP算法進行比較.倣真實驗證明其性能較傳統的GD算法和LM算法更為優越.
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