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基于自适应粒子群优化算法的神经网络的优化研究  
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【英文篇名】 The Optimization Research for Neural Network Based on Self-Adaptive Particle Swarm Optimization
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【作者】 李辉; 蔡敏; 李宇; 李跃志;
【英文作者】 LI Hui; CAI Min; LI Yu; LI Yue-zhi(Information Warfare Department; Naval Command Academy Pukou Institute; Nanjing Jiangsu 211800; China);
【作者单位】 海军指挥学院埔口分院信息战系;
【文献出处】 江西师范大学学报(自然科学版) , Journal of Jiangxi Normal University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2010年 06期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 神经网络; 自适应粒子群优化算法; 仿真;
【英文关键词】 neural network; adaptive particle swarm optimization; emulation;
【摘要】 针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,提出一种新的自适应粒子群优化算法用于神经网络的训练.该算法通过改进自适应搜索策略以提高网络泛化性能,并结合Ionosphere雷达信号分类数据集进行仿真测试.研究结果表明:基于自适应粒子群优化算法训练的神经网络在分类准确率和分类误差上明显优于传统的BP算法,且很好地提高了网络泛化能力和优化效果.
【英文摘要】 In view of the traditional neural network training algorithm defects of slow convergence speed and the low generalization,a new adaptive particle swarm optimization is put out to apply to the neural network training.The algorithm enhanced the generalization of network through improving the self-adapted search strategy.Then,the algorithm used standard data sets,Ionosphere,in the test.The experiment show that the neural network based on adaptive particle swarm optimization is obviously superior to BP algorith...
【基金】 国家自然科学基金(60802030)资助项目
【更新日期】 2011-03-02
【分类号】 TP301.6
【正文快照】 自人工神经网络(本文后面简称为“神经网络”)创立以来,人们结合人脑神经网络系统的特点,不断地完善理论,特别是前向神经网络和BP算法已经被广泛应用于图像处理、模式识别、非线性优化等领域[1].然而,BP算法虽然具有简单可塑的优点,但它是基于梯度的方法,对于初始权向量异常敏?

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