基于改进粒子群优化的神经网络训练算法

摘要：

提出了一种改进的粒子群优化算法用于神经网络训练。该算法采用均匀初始化,考虑了更多粒子的信息来修正个体行动策略,保证了全局搜索的有效性,同时引入随机粒子群机制,利用粒子群进化过程中的种群变异机制,提高了算法的寻优性能。与BP算法、遗传算法及粒子群算法比较,该算法在提高计算精度的同时可加快收敛速度。通过IRIS模式分类问题验证了该算法是一种有效的神经网络训练算法。

关键词： 粒子群优化算法 神经网络 遗传算法

作者: 王涛 王晓霞 刘敬刚

作者单位: 华北电力大学数理学院,河北,保定,071003 华北电力大学计算机学院,河北,保定,071003

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二届中国智能计算大会

会议地点: 洛阳

会议语种:中文

页码: 50-52

在线出版日期: 2008-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）