作者:谷全宇 张梦婷蛙跳算法粒子群算法bp神经网络
摘要:针对BP神经网络算法计算量复杂、收敛速度缓慢等缺点,提出一种基于启发式算法的BP神经网络权值和阈值的迭代方法。该方法结合蛙跳粒子群可控参数少、收敛速度快等特点,将神经网络权值和阈值作为粒子,通过粒子更新来实现BP神经网络训练。实验结果表明,该算法的精度可在1.5342e-03左右。
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《计算机与现代化》(CN:36-1137/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机与现代化》自创刊以来,以理论联系实际、促进应用开发为宗旨,主要刊登计算机专业方面的新理论、新技术及其在各个领域中应用成果的论文,设有系统分析与设计、软件工程、网络与通讯、过程控制、辅助设计、中文信息技术、人工智能、综合述评、应用与实践等栏目,既有相当的学术水平,又有现实的指导作用。
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