粒子群优化算法训练模糊神经网络

摘要：

研究合适的神经网络学习算法是令人感兴趣的问题.提出一种用粒子群优化(PSO)算法训练模糊神经网络的方法.PSO的位置向量对应模糊神经网络的权值向量,而PSO的适应函数对应模糊神经网络的目标函数,然后,通过演化PSO达到训练模糊神经网络的目的.用PSO算法训练模糊神经网络预测混沌时间序列的实验结果表明:PSO算法性能优良,适合训练模糊神经网络.

关键词： 粒子群优化 模糊神经网络 权值向量 混沌时间序列

作者: 王世卫 李爱国

作者单位: 西安科技大学计算机科学与技术系(西安)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二届全国信息获取与处理学术会议

会议地点: 大连

会议语种:中文

页码: 938-939

在线出版日期: 2004-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）