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基于粒子群优化的神经网络【摘要】 人工神经网络的优化学习是其研究中的一个重要课题。将粒子群优化算法用于 BP神经网络的学习,将粒子优化算法的全局搜索和BP神经网的局部搜索相结合,并设计一网络实例加以训练,达到了比较满意的效果。【关键词】 粒子群优化算法 BP神经网络 BP算法BP网络(Back Propagation Network)是用途最为广泛的一类神经网络,具有很强的信息处理能力。但是,由于BP算法的基本思想是最小二乘法,采用的是梯度搜索技术,难免存在收敛速度慢、局部极小等问题。粒子群优化算法(Particle Swarm Optimaziton,简称PSO )是由Kennedy J和Eberhart R C于1995年提出的一种优化算法,源于对鸟群和鱼群群体运动行为的研究。由于其容易理解,易于实现,不要求目标函数和约束条件是可微的,并能以较大概率求得全局最优解,目前已在许多优化问题中得到成功应用。由于它具有并行计算的特点,而且可以提高计算速度。因此,可以用粒子群优化算法来优化BP网络。一、 BP神经网络及其算法BP网络是一种具
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