计算机系统应用
計算機繫統應用
계산궤계통응용
APPLICATIONS OF THE COMPUTER SYSTEMS
2012年
5期
195-197
,共3页
BP 神经网络%人工蜂群%权值%阈值
BP 神經網絡%人工蜂群%權值%閾值
BP 신경망락%인공봉군%권치%역치
传统 BP 神经网络存在容易陷入局部极小点、收敛速度慢等缺点.人工蜂群算法是基于蜜蜂群体的觅食行为而提出的一种新的启发式仿生算法,属于典型的群体智能算法.它为全局优化算法,该算法简单、实现方便、鲁棒性强.针对 BP 神经网络算法的不足,提出利用人工蜂群算法交叉优化 BP 网络参数的权值和阈值,实验证明该优化算法确实提高了解的精度,加快了网络收敛速度
傳統 BP 神經網絡存在容易陷入跼部極小點、收斂速度慢等缺點.人工蜂群算法是基于蜜蜂群體的覓食行為而提齣的一種新的啟髮式倣生算法,屬于典型的群體智能算法.它為全跼優化算法,該算法簡單、實現方便、魯棒性彊.針對 BP 神經網絡算法的不足,提齣利用人工蜂群算法交扠優化 BP 網絡參數的權值和閾值,實驗證明該優化算法確實提高瞭解的精度,加快瞭網絡收斂速度
전통 BP 신경망락존재용역함입국부겁소점、수렴속도만등결점.인공봉군산법시기우밀봉군체적멱식행위이제출적일충신적계발식방생산법,속우전형적군체지능산법.타위전국우화산법,해산법간단、실현방편、로봉성강.침대 BP 신경망락산법적불족,제출이용인공봉군산법교차우화 BP 망락삼수적권치화역치,실험증명해우화산법학실제고료해적정도,가쾌료망락수렴속도
