改进的萤火虫算法优化BP神经网络及应用

• 作者: 李勇 毕义明 范阳涛 齐长兴
• 来源期刊: 现代防御技术
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应步长 萤火虫算法 BP神经网络 突防效能 评估 优化
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 导弹技术
• 页码范围: 32-38
• 页数: 7页
• 分类号: TJ761.3|TP301.6
• 字数: 4366字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2018.05.06

摘要

针对传统萤火虫算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题,将传统的固定搜索步长修改为与个体分布密度相关的自适应调整步长,提出了自适应步长萤火虫算法.将自适应步长萤火虫算法和BP神经网络结合,通过自适应步长萤火虫算法寻优,获取BP神经网络最优的权值和阈值,并将其作为BP神经网络的初始参数进行训练,以提高BP神经网络的训练精度和速度.以弹道导弹突防效能评估为例,构建突防效能评估指标体系,建立基于改进BP神经网络的弹道导弹突防效能评估模型.算例分析和仿真试验表明,采用自适应步长萤火虫算法优化的BP神经网络计算结果准确率高、收敛性强,在弹道导弹突防效能评估中具有推广应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	范阳涛		6	40	3.0	6.0
2	齐长兴		10	13	2.0	3.0
3	毕义明		18	16	2.0	3.0
4	李勇		8	12	2.0	3.0