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基于改进粒子群算法优化神经网络结构和权值.pdf
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基于改进粒子群算法优化神经网络结构和权值.pdf
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借鉴分层递阶结构原理和蚁群算法的思想,提出了一种基于信息素的粒子群算法并用来优化前向神经网络的结构和权值。通过在控制基因中释放信息素进行粒子控制基因的更新,实现了粒子间信息的共享。粒子群的惯性权重采用指数曲线衰减的形式,给每代最差粒子的速度随机加入干扰,克服了标准粒子群算法在寻优时出现的粒子早熟现象。仿真结果表明该算法能快速确定神经网络的结构和权值,表现出良好的收敛性能。
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粒子群优化BP神经网络的权值和阈值
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针对神经网络权值选取不精确的问题,提出改进的...基于改进的粒子群优化算法与BP神经网络,构建IPSONN神经网络模型并运用于酒类品质的预测。实验分别从训练精度、正确率及粒子多样性三方面验证了IPSONN模型的有效性。
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3———粒子群算法优化神经网络权值Iris---C
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粒子群算法优化神经网络权值,是比较好的程序设计,程序的作者是武汉大学的博士
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