一种新的基于粒群优化的BP网络学习算法

• 作者: 宋乃华 邢清华
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多层感知器 BP算法 粒群优化 粒群学习算法
• 年，卷（期）: 2006,（14）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 181-183
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2835字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.14.067

摘要

标准BP学习算法是多层感知器的一种训练学习算法,是基于无约束极值问题的梯度法而设计的.针对标准算法存在的收敛速度慢、目标函数易陷入局部极小等缺点,该文提出了一种基于粒群优化的全新学习算法--粒群学习算法.该算法采用并行全局寻优策略,使网络以更快的速度收敛至全局最优解,且更易于编程实现.仿真实例证明,该算法是一种简洁高效的BP神经网络学习算法,有着极为广泛的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢清华	空军工程大学导弹学院	109	857	16.0	24.0
2	宋乃华	空军工程大学导弹学院	5	61	3.0	5.0