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利用PSO粒子群算法对神经网络的权值和阈值,隐藏层中神经元的传递函数系数进行优化.针对网络训练效果好,而泛化能力很差的情况,将训练样本均方差和权值的平方和结合作为PSO算法的目标函数.实验表明,该方法比惯性权值PSO-BP算法和基本梯度下降法好,不但稳定性好,而且预测精度高,泛化能力得到明显加强.