计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
6期
1771-1773,1779
,共4页
锅炉燃烧%粒子群优化算法%K均值算法%变梯度算法
鍋爐燃燒%粒子群優化算法%K均值算法%變梯度算法
과로연소%입자군우화산법%K균치산법%변제도산법
为了提高径向基神经网络训练精度,提出一种混合优化算法.该算法利用粒子群优化算法全局搜索能力强的特点,避免了K均值算法受初始点选择的不利影响,提高了网络中心的搜索速度；同时采用动态权值算法避免径向基神经网络可能出现的病态问题,进一步提高网络的逼近能力.锅炉燃烧实例表明了改进算法的有效性和实用性.
為瞭提高徑嚮基神經網絡訓練精度,提齣一種混閤優化算法.該算法利用粒子群優化算法全跼搜索能力彊的特點,避免瞭K均值算法受初始點選擇的不利影響,提高瞭網絡中心的搜索速度；同時採用動態權值算法避免徑嚮基神經網絡可能齣現的病態問題,進一步提高網絡的逼近能力.鍋爐燃燒實例錶明瞭改進算法的有效性和實用性.
위료제고경향기신경망락훈련정도,제출일충혼합우화산법.해산법이용입자군우화산법전국수색능력강적특점,피면료K균치산법수초시점선택적불리영향,제고료망락중심적수색속도；동시채용동태권치산법피면경향기신경망락가능출현적병태문제,진일보제고망락적핍근능력.과로연소실례표명료개진산법적유효성화실용성.
