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基于新的改進(jìn)粒子群算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合非線性函數(shù)中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2018-09-06 19:02
【摘要】:介紹了一種基于新的改進(jìn)粒子群算法(NIPSO)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決擬合非線性函數(shù)所出現(xiàn)的誤差較大的問題。此算法在粒子群優(yōu)化算法基礎(chǔ)上,分別讓權(quán)重和學(xué)習(xí)因子非線性和線性變化,建立基于新的粒子群優(yōu)化算法的新模型,再與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合之后來擬合非線性函數(shù)。結(jié)果表明,新的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法更加合理且高效地提高了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合能力,減小了擬合誤差,提高了擬合精度。
[Abstract]:A BP neural network based on a new improved particle swarm optimization (NIPSO) algorithm is introduced to solve the problem of large errors in fitting nonlinear functions. On the basis of particle swarm optimization (PSO) algorithm, the weight and learning factors are changed linearly, and a new model based on PSO algorithm is established, which is then combined with BP neural network to fit the nonlinear function. The results show that the new improved particle swarm optimization algorithm improves the fitting ability of BP neural network more reasonably and efficiently, reduces the fitting error and improves the fitting accuracy.
【作者單位】: 四川大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61174025)資助
【分類號(hào)】:O174;TP18

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本文編號(hào):2227232

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