BP算法和PSO算法在神经网络中的研究

摘要：

比较了基本BP算法、Levenberg-Marquardt法和PSO算法在神经网络中训练和测试方面的性能。对于IRIS数据集和Breast Cancer数据集，对这几种算法在训练样本时间，训练样本均方差，测试样本均方差，测试的正确分辨率等性能指标进行了对比，并分析了各种算法在神经网络训练中的特点，结果表明，BP改进算法在有限时间内，寻优效果还是有一定优势的。

关键词： BP网络 PSO算法 Marquardt法 IRIS数据集 测试样本均方差

作者: 田艳兵

作者单位: 青岛理工大学自动化工程学院,青岛266520

会议类型: 国内会议

会议名称: 第29届中国控制会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 2381-2384

在线出版日期: 2010-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）