蜜蜂群优化算法用于训练前馈神经网络

• 作者: 徐建城 李伟强 殷剑锋
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 蜜蜂群优化 训练算法 前馈神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（24）
• 所属期刊栏目: 研究、探讨
• 页码范围: 43-45,49
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 5175字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.24.014

摘要

训练人工神经网络的目的是调整各层的权重系数以达到最优,因而训练过程的实质是一项优化任务.传统的训练算法存在着容易陷入局部最优、计算复杂等缺陷.介绍一种训练前馈神经网络的蜜蜂群优化算法,它是一种简单、鲁棒性强的群体智能随机优化算法.该算法把探查和开发过程有效地结合在一起,并采取了跳出局部最优的搜索策略.成功地把该算法应用于神经网络训练的基本问题:异或问题、N位奇偶校验和编码解码问题,并与传统的BP算法进行比较.仿真实验证明其性能较传统的GD算法和LM算法更为优越.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐建城	西北工业大学电子信息学院	32	218	7.0	14.0
2	殷剑锋	西北工业大学电子信息学院	2	20	2.0	2.0
3	李伟强	西北工业大学电子信息学院	2	20	2.0	2.0