协同进化神经网络及其应用

摘要：

本文分析了微粒群优化（PSO）算法这一新兴的群智能优化算法，重点研究了PSO算法与人工神经网络及模拟退火算法的结合。提出了一种基于模拟退火与PSO算法的协同进化方法（SAPSO）。用SAPSO算法训练神经网络，并将其用于高压聚乙烯熔融指数的软测量建模。仿真结果表明，所建模型的泛化性较好，模型具有较高的精度。

关键词： 微粒群优化算法 模拟退火 软测量 人工神经网络 协同进化

作者: 周伟 卜艳萍

作者单位: 东理工大学商学院,上海 200237 上海交通大学技术学院,上海 201101

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: 1541-1545

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）