二阶微粒群优化神经网络的混沌系统辨识方法

• 作者: 张坤 梁林
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 混沌 神经网络 微粒群算法 二阶微粒群算法
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 页码范围: 201-204
• 字数: 3469字
• 语种: 中文

摘要

针对 BP 神经网络在学习算法中的不足,将 BP 神经网络的权值和阀值训练问题转换为优化问题,提出一种利用二阶微粒群算法优化的神经网络的算法.其次,运用基于二阶微粒群算法训练的神经网络模型对混沌系统进行辨识,并与传统的 BP 神经网络、RBF 网络对同一混沌系统辨识的结果进行比较.实验表明,利用二阶微粒群优化算法训练神经网络进行混沌系统辨识,辨识的效果优于其它几种神经网络模型,可有效用于混沌系统的辨识

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁林	楚雄师范学院数学系	30	34	3.0	4.0
2	张坤	楚雄师范学院数学系	19	123	5.0	10.0