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速度可调节的粒子群算法训练BP神经网络

吴文佳  宋晓峰  
【摘要】:为解决基于粒子群优化算法(PSO)的BP网络训练算法(PSO-BP)易陷入局部极小值,不能有效提高训练精度等问题,本文提出了一种速度可调节的粒子群算法—AVPSO算法,并将其应用到BP网络的训练中,构造了基于AVPSO的BP网络训练算法AVPSO-BP,通过Iris分类问题,与PSO-BP算法及BP算法进行了对比。实验结果表明:AVPSO-BP不仅在一定程度上克服了PSO-BP易于陷入局部极小值的问题,提高了网络的预测能力和稳定性,而且在一定程度上降低了BP网络对参数选择的敏感性。

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