利用蚁群算法优化前向神经网络

• 作者: 张国立 王晶 谢宏 马建伟
• 来源期刊: 商业时代
• 学科: 工学
• 关键词: 期货经纪公司 综合实力 主成分分析 聚类分析
• 年，卷（期）: 2005,（18）
• 所属期刊栏目: 电子商务
• 页码范围: 65-67
• 页数: 3页
• 分类号: TP1
• 字数: 3767字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-5863.2005.18.037

摘要

蚁群算法(ant colony algorithm,简称ACA)是一种最新提出的新型的寻优策略,本文尝试将蚁群算法用于三层前向神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型,进行了实际的编程计算,并与加动量项的BP算法、演化算法以及模拟退火算法进行比较,结果表明该方法具有更好的全局收敛性,以及对初值的不敏感性等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晶		21	398	10.0	19.0
2	张国立		36	725	12.0	26.0
3	马建伟		5	188	3.0	5.0
4	谢宏		2	24	2.0	2.0