基于改进粒子群优化算法的新型小波神经网研究

• 作者: 刘丁 徐小平 王峰 钱富才
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 粒子群优化 小波分析 神经网络 系统辨识
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 418-422
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2008.04.007

摘要

本文提出了改进的粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)的新型BP小波神经网络,并且对非线性辨识问题进行了仿真实验.实验结果表明,基于改进的粒子群优化算法的BP小波网络不仅具有小波分析良好的局部特性以及神经网络的学习、分类能力,而且具有粒子群优化算法全局快速寻优的特点.与简单的粒子群优化算法相比,该方法在收敛性和稳定性方面都有了较明显的提高,验证了它的合理性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王峰	西安交通大学理学院	105	1002	17.0	28.0
2	钱富才	西安理工大学自动化与信息工程学院	87	555	12.0	18.0
3	刘丁	西安理工大学自动化与信息工程学院	196	3213	31.0	45.0
4	徐小平	西安理工大学自动化与信息工程学院	36	536	12.0	22.0