一种基于蚁群算法与粗糙集的混合 BP神经网络

• 作者: 洪月华
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 蚁群算法ACA 粗糙集 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 页码范围: 156-159
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

为了解决BP神经网络对高维冗余样本分类时收敛速度慢、易陷入局部极小值问题，提出基于蚁群算法与粗糙集的混合BP神经网络分类模型。该混合BP神经网络用粗糙集对样本进行约简和降维，输入层神经元个数得到减少，降低了训练神经网络的计算复杂度，用蚁群算法解决了选取神经网络权值和阈值的随机性，避免了因其而导致的易陷入局部极小值的不足。对UCI数据库中数据集的测试结果说明，提出的混合BP神经网络对高维冗余复杂样本进行分类是可行的，性能远远比传统BP神经网络和蚁群神经网络优越。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪月华	广西经济管理干部学院计算机系	19	63	5.0	7.0