基于改进二进制萤火虫的BP神经网络并行集成学习算法

发布时间：2018-02-12 20:05

  本文关键词： 二进制萤火虫算法 反向传播(BP)神经网络 高斯变异函数 农业旱情评估　出处：《模式识别与人工智能》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对传统BP神经网络的随机初始权值和阈值易导致网络学习速度慢、容易陷入局部解及运算精度低等缺陷,提出基于改进二进制萤火虫算法(IBGSO)的BP神经网络并行集成学习算法.首先构建以高斯变异函数作为概率映射函数的IBGSO,并从理论上分析算法的有效性.然后结合IBGSO与BP神经网络构建并行集成学习算法,并将算法应用于农业干旱灾害评估中.实验表明,相比传统算法,文中算法在计算速度及精度方面更优,可以提高旱情等级评估的准确性.
[Abstract]:The random initial weights and thresholds of traditional BP neural networks can easily lead to slow learning speed, easy to fall into local solutions and low operational accuracy. A BP neural network parallel ensemble learning algorithm based on improved binary firefly algorithm (IBGSO) is proposed. Firstly, a new BP neural network learning algorithm based on Gao Si's mutation function is constructed, and the validity of the algorithm is analyzed theoretically. The parallel ensemble learning algorithm is constructed with BP neural network. The experimental results show that the proposed algorithm is better in speed and accuracy than the traditional algorithm and can improve the accuracy of drought assessment.
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;安徽新华学院信息工程学院;安徽省气象科学研究所安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)项目(No.2015AA042101) 国家自然科学基金项目(No.91546108,71271071) 安徽省教育厅自然科学研究重点项目(No.KJ2016A308)资助~~
【分类号】：TP18

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本文编号：1506447