变尺度混沌算法的BP网络优化

• 作者: 刘琼荪 孙喜波
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 误差反向传播算法 梯度下降法 局部极小 混沌优化 变尺度混沌优化算法
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1257-1259
• 分类号: IP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.04.015

摘要

采用变尺度混沌优化方法代替梯度下降法融入BP神经网络,在优化搜索过程中不断缩小搜索空间,克服了标准BP算法易陷入局部极小的缺点,能有效地寻找到BP神经网络权值的全局最优值;此外,进一步提出变尺度混沌优化与梯度下降法有机结合的算法,能有效缩短单一的变尺度混沌优化BP算法的训练时间.仿真结果表明,改进的BP神经网络具有实现简单、寻优性强和优化效率高等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘琼荪	重庆大学数学与统计学院	66	621	14.0	21.0
2	孙喜波	重庆大学数学与统计学院	1	9	1.0	1.0