文件名称:psoyouhuannyj
- 所属分类：
- 人工智能/神经网络/遗传算法
- 资源属性：
- 上传时间：
- 2012-11-26
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- 41kb
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基于粒子群优化的神经网络训练算法研究论文
摘 要: 本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO) 用于神经网络训练,该算法在训练神经网络权
值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力. 经SPSO 训练的神经
网络应用于Iris ,Ionosphere 以及Breast cancer 模式分类问题,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能
的影响. 与BP 算法及遗传算法比较,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训练收敛的速度. 仿真结果表明,SPSO是有效的神经网络训练算法-err
摘 要: 本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO) 用于神经网络训练,该算法在训练神经网络权
值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力. 经SPSO 训练的神经
网络应用于Iris ,Ionosphere 以及Breast cancer 模式分类问题,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能
的影响. 与BP 算法及遗传算法比较,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训练收敛的速度. 仿真结果表明,SPSO是有效的神经网络训练算法-err
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