改进果蝇算法优化GRNN在弹痕深度预测中的应用

• 作者: 张馨 朱富占 邹海
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 非线性问题 广义回归神经网络 果蝇优化算法 函数逼近 弹痕深度
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 41-45
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

本文采用果蝇优化算法来优化广义回归神经网络的平滑因子,提出了基于改进果蝇算法优化广义回归神经网络的弹痕深度建模方法,将该方法与未经优化的广义回归神经网络测试函数逼近误差,结果明显优于未经优化的广义回归神经网络.最后,通过与未经优化的广义回归神经网络、原始果蝇优化算法优化的广义回归神经网络以及BP神经网络进行比较,其性能明显优于另外三种方法,验证了该方法在弹痕深度预测中的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹海	安徽大学计算机科学与技术学院	56	287	8.0	14.0
2	朱富占	安徽大学计算机科学与技术学院	3	14	2.0	3.0
3	张馨	安徽大学计算机科学与技术学院	2	2	1.0	1.0