带蜂群策略的粒子群算法训练人工神经网络研究

• 作者: 林晓宇 钟一文
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 蜂群优化 人工神经网络 异或问题 奇偶校验 编码解码问题
• 年，卷（期）: 2011,（10）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 3514-3517
• 分类号: TP183
• 字数: 3781字
• 语种: 中文

摘要

提出一种带蜂群策略的粒子群优化算法,并将算法应用于神经网络训练.将蜂群优化算法中引领蜂和观察蜂的收益评价与贪婪选择策略以及侦察蜂的探索新解策略引入到粒子群优化算法中.粒子在飞行时,按维度对粒子速度和位置进行更新,根据对收益的评价,只接收能够提高解适应值的位置,从而加快了收敛速度；如果粒子多次迭代均无法改进解,则在解空间中随机搜索新的位置,增强算法跳出局部极值的能力.在求解异或问题、奇偶校验和编码解码问题的神经网络上进行了仿真,结果表明,该算法优于BP算法、粒子群优化算法和蜂群优化算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟一文	福建农林大学计算机与信息学院	59	596	13.0	23.0
2	林晓宇	福建农林大学计算机与信息学院	15	85	5.0	9.0