發(fā)布時間：2018-05-30 05:56

  本文選題：灰狼優(yōu)化算法 + 非線性�。� 參考：《微電子學(xué)與計算機》2017年07期

【摘要】：對于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值參數(shù)優(yōu)化問題,提出一種基于改進灰狼優(yōu)化算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法.針對灰狼算法的收斂精度低的缺點提出一種非線性收斂的灰狼算法,將隱層到輸出層的權(quán)值矩陣映射成灰狼算法里的人工狼,利用灰狼優(yōu)化算法收斂速度快,全局搜索能力強的特點對RBF網(wǎng)絡(luò)的隱層到輸出層的權(quán)值進行優(yōu)化.本文采用KDD CUP99數(shù)據(jù)集進行實驗,實驗結(jié)果表明:本文所提出的算法具有更好的分類檢測效果具有更好的檢測分類效果,并在一定程度上增強了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非線性問題的處理能力.
[Abstract]:For the optimization of weight parameter of RBF neural network, a method of RBF neural network based on improved gray wolf optimization algorithm is proposed. Aiming at the disadvantage of low convergence precision of gray wolf algorithm, a nonlinear convergence gray wolf algorithm is proposed. The weight matrix from hidden layer to output layer is mapped to artificial wolf in gray wolf algorithm. The global search ability is strong to optimize the weights from hidden layer to output layer in RBF network. The experimental results show that the proposed algorithm has better classification effect and better classification effect. To some extent, the ability of RBF neural network to deal with nonlinear problems is enhanced.
【作者單位】： 沈陽航空航天大學(xué)計算機學(xué)院;
【分類號】：TP18

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本文編號：1954179