基于模拟退火PSO的神经网络模型
Model of neural network based on POS with simulated annealing作者机构：楚雄师范学院数学系云南楚雄675000 云南大学软件学院云南昆明650091
出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)
年 卷 期：2011年第32卷第2期
页 面：667-670页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：人工神经网络的训练问题实质上是一个优化问题。将模拟退火算法和基本粒子微粒群算法相结合,提出一种基于模拟退火的微粒群算法,该算法能够有效抑制早熟收敛。利用基于模拟退火微粒群算法优化BP神经网络的权值和阀值,有效的解决了BP算法易陷入局部极小值的缺点,从而提高了神经网络的精度和收敛速度。通过对非线性系统进行Matlab仿真研究,实验结果表明,基于模拟退火的微粒群算法训练的神经网络是一种有效的辨识方法。
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