基于蚁群算法的多层前馈神经网络

• 作者: 洪炳熔 金飞虎 高庆吉
• 来源期刊: 哈尔滨工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 神经网络 系统辨识 倒立摆系统
• 年，卷（期）: 2003,（7）
• 页码范围: 823-825
• 页数: 3页
• 分类号: TP39|TP242.3
• 字数: 2383字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0367-6234.2003.07.017

摘要

反向传播算法是神经网络中应用广泛的一种多层前馈神经网络模型.但算法有求解精度低、搜索速度慢、易于陷入极小的缺点.蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,有正反馈、分布式计算、启发性收敛等特性. 这些特性使得解题过程加快,易于实现分布式计算. 将蚁群算法和神经网络相结合起来,实现了非线性模型的辨识问题及倒立摆的控制.仿真实验表明:用蚁群算法训练神经网络,可兼有神经网络广泛映射能力和蚁群算法快速全局收敛的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪炳熔	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	126	2827	27.0	49.0
2	高庆吉	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	17	821	9.0	17.0
3	金飞虎	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	6	357	4.0	6.0