基于自适应果蝇算法的神经网络结构训练

• 作者: 李国勇 霍慧慧
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 果蝇优化算法 神经网络 自适应步长 模式分类
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

针对模式分类问题 ,提出基于连接结构的自适应果蝇优化算法(SFOA) ,用于同时训练神经网络结构和权值 .新算法采用基于连接结构的等长个体编码 ,后期映射为不同的网络结构 ;在嗅觉搜索阶段采用自适应步长 ,实现全局与局部搜索能力的平衡 .最后通过3个经典的模式分类数据库测试其性能 ,结果表明 :新算法实现简单 ,时间代价小 ,有效地删除冗余连接 ,提高了神经网络的训练效率及分类能力 .

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国勇	太原理工大学信息工程学院	59	435	11.0	18.0
2	霍慧慧	太原理工大学信息工程学院	2	17	2.0	2.0