一种改进粒子群算法优化BP神经网络实现核素识别方法

• 作者: 刘议聪 宋永强 朱泓光
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 核素识别 全局最优点 惯性权重 学习因子
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 88-92
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3663字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7690/bgzdh.2016.04.023

摘要

为获得全局最优点,提出一种改进粒子群算法优化BP神经网络实现核素识别方法.该算法用一种动态改变惯性权重与学习因子的自适应方法,优化BP神经网络的阈值与权值,通过训练BP神经网络识别模型得到粒子群的全局最优解,利用最优权值与阈值实现核素识别.分析结果表明:该方法不仅能更快地收敛于最优解,同时能更好地平衡全局搜索和局部搜索能力,有效地改善算法的收敛速度和识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱泓光		3	20	3.0	3.0
2	宋永强		3	20	3.0	3.0
3	刘议聪		2	10	2.0	2.0