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针对BP神经网络存在易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于改进的人工鱼群算法优化的BP神经网络.先用改进的人工鱼群算法优化BP神经网络的初始权值和阀值,然后再执行BP算法训练BP神经网络的权值和阀值.函数拟合仿真实验表明该优化方法提高了BP神经网络的泛化性能.
一种改进人工鱼群算法对BP神经网络的优化研究
【摘 要】
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针对BP神经网络存在易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于改进的人工鱼群算法优化的BP神经网络.先用改进的人工鱼群算法优化BP神经网络的初始权值和阀值,然后再执行BP算法训练B
【机 构】
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湖南科技大学计算机科学与工程学院;
【出 处】
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湖南科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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湖南省自科基金资助项目(13JJ3083);湖南省教育厅青年项目(13B020)
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