【摘 要】
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基于梯度的神经网络训练算法收敛速度慢且易陷入局部最优,并且算法收敛依赖网络参数的初始值。现有基于PSO算法的训练算法虽然可以提高算法收敛速度,但是由于微粒群尺寸随着
【机 构】
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西南林学院交通机械及土木工程学院 昆明 650224
【出 处】
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2007年首届仪表、自动化与先进集成技术大会
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基于梯度的神经网络训练算法收敛速度慢且易陷入局部最优,并且算法收敛依赖网络参数的初始值。现有基于PSO算法的训练算法虽然可以提高算法收敛速度,但是由于微粒群尺寸随着神经网络规模的扩大而增大,从而导致算法复杂性急剧增加,并且存在过早收敛问题。为此,本文提出了一种改进的神经网络PSO训练算法,该算法仅用到两个微粒子,且可以证明算法以概率1收敛到全局最优。仿真实例表明,本文提出的算法不仅收敛速度快、收敛精度高,并且算法收敛不依赖于网络参数的初始值。
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