基于狼群算法优化的BP神经网络

• 作者: 李常洪 赵伟栋
• 来源期刊: 科技创新与生产力
• 关键词: BP神经网络 狼群算法 函数拟合
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 理论探索 Theory
• 页码范围: 56-58
• 页数: 3页
• 分类号: F224
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9146.2016.01.056

摘要

BP神经网络具有很好的拟合非线性函数的能力，但传统BP算法收敛慢，容易陷入局部极小值。不少研究人员从BP神经网络的初始权值和阈值着手，期望通过对初始权值和阈值的优化来提高BP神经网络的性能。对此提出一种改进BP神经网络的算法，使用狼群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，用数据训练BP神经网络后预测函数的输出。最后通过一个非线性函数来验证所提出模型的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李常洪	山西大学经济与管理学院	70	794	15.0	26.0
2	赵伟栋	山西大学经济与管理学院	1	15	1.0	1.0