一种新的优化神经网络权值算法及其应用

• 作者: 杜世强
• 来源期刊: 西北民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: BP算法 遗传算法 粒子群优化 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机
• 页码范围: 27-31,64
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4864字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-2102.2009.04.007

摘要

为克服和改进BP算法的不足,文章在分析遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法优越性与不足的基础上,提出了一种基于GA和PSO结合的算法GA-PSO算法,用于训练神经网络权值.算法产生下一代个体时,不仅采用交叉和变异算子,而且在重新定义局部最优粒子的基础上,引入粒子群优化算法,有效地结合了遗传算法的全局收敛性能和粒子群优化算法的局部搜索能力.通过对异或问题和IRIS模式分类问题的学习,仿真结果明显好于单纯地用GA或PSO进行前向神经网络训练,能有效避免早熟收敛的同时,提高搜索精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜世强	西北民族大学计算机科学与信息工程学院	9	20	3.0	4.0