神经网络基于改进型粒子群算法的研究
郭伟1
陈广义2
1.广东工业大学,自动化学院,广东,广州,510096;佛山科学技术学院,自动化系,广东,佛山,5280002.佛山科学技术学院,自动化系,广东,佛山,528000
摘要：提出一种基于被动聚集型粒子群优化算法来提高人工神经网络的性能,被动聚集是保持群体完整性的生物力量,该算法引入了生物学中被动聚集的概念,使得信息在种群各粒子间传播,保持种群的多样性.仿真实验表明:基于改进型粒子群优化算法的神经网络可以有效降低训练次数和均方误差.
关键词：神经网络粒子群被动聚集
分类号：TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 21-24 )
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