發(fā)布時(shí)間：2017-07-30 12:06

  本文關(guān)鍵詞：一種改進(jìn)人工魚群算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化研究

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【摘要】：針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在易陷入局部極值的缺陷,提出一種基于改進(jìn)的人工魚群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).先用改進(jìn)的人工魚群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閥值,然后再執(zhí)行BP算法訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閥值.函數(shù)擬合仿真實(shí)驗(yàn)表明該優(yōu)化方法提高了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能.
【作者單位】： 湖南科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工魚群算法 優(yōu)化 仿真
【基金】：湖南省自科基金資助項(xiàng)目(13JJ3083) 湖南省教育廳青年項(xiàng)目(13B020)
【分類號(hào)】：TP18
【正文快照】： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差函數(shù)是以Sigmoid函數(shù)為自變量的非線性函數(shù),因此,誤差曲面上就不可避免地存在著梯度為零的局部極小點(diǎn),而標(biāo)準(zhǔn)BP算法又是基于誤差的負(fù)梯度方向去調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閥值,這就導(dǎo)致BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在陷入局部極值的問題.人們不斷地研究如何提高BP神經(jīng)克服局部極值缺陷，

本文編號(hào)：594114