基于QPSO的BPNN学习算法及应用

摘要：

量子粒子群优化算法(QPSO)是一种基于群体的随机优化技术。与标准的粒子群优化算法(PSO)相比,QPSO更具全局搜索能力并具有较少的控制参数等优点。本文以QPSO技术取代传统BP神经网络学习算法中的梯度下降法,使改进后的神经网络具有良好的全局收敛性。将改进后的学习算法应用于人脸检测,实验结果表明该算法在此应用上是有效的。

关键词： 量子粒子群优化 BP神经网络 人脸检测 梯度下降

作者: 汪荣贵 李守毅 孙见青

作者单位: 合肥工业大学 计算机与信息学院 合肥 230009

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国仪器仪表学会第九届青年学术会议

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 407-411

在线出版日期: 2007-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）