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基于改进人工鱼群算法的WNN优化设计

WNN Optimization Design Based on Improved Artificial Fish Swarm Algorithm

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【作者】 唐雪琴； 徐宗昌； 甘旭升； 黄书峰；

【Author】 TANG Xue-qin1,XU Zong-chang1,GAN Xu-sheng2,HUANG Shu-feng1(1.Academy of Armored Forces Engineering,Beijing 100072,China; 2.AFEU,Engineering Institute,Shannxi Xi’an 710038,China)

【机构】 装甲兵工程学院； 空军工程大学工程学院；

【摘要】 针对人工鱼群算法优化设计小波神经网络(WNN)的缺陷,引入了视野范围与步长的自调整策略,以提高搜索效率和收敛速度。改进后的人工鱼群算法可在WNN的搜索空间中同时确定参数初始值和隐节点数。仿真实例验证了其有效性。

【Abstract】 In view of the shortcomings of AFSA(artificial fish swarm algorithm),the self-adjustment strategy on visual range and step size is introduced,so as to increase search efficiency and convergence rate.The improved AFSA may synchronously determine the parameters initiation value and hidden layer nodes number in search space.The simulation is given to illustrate the effectiveness of the method.

【关键词】 小波神经网络； 人工鱼群算法； 优化设计； 算法改进；
【Key words】 wavelet neural network(WNN)； artificial fish-swarm algorithm(AFSA)； optimization design； algorithm improvement；
  • 【文献出处】 现代防御技术 ,Modern Defence Technology , 编辑部邮箱 ,2012年01期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】3
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