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粒子群运动特性下的神经网络目标搜索算法

发布时间:2019-03-25 06:36
【摘要】:针对现有粒子群神经网络算法存在误差较大与不易收敛等问题,提出了一种动态粒子群运动特性下的神经网络目标搜索算法,该算法引入方向因子对传统的PSO算法进行改进;结合粒子间的运动状态制定了最大速度的约束机制,来保证粒子的搜索质量;并根据粒子间距与适应度提出了过早熟判断机制,来保证算法的收敛效果。实验结果表明,该算法能够在不同的经典测试函数均保持较好的精度与收敛效果,有效地证明了算法的可行性。
[Abstract]:Aiming at the problems of large error and difficult convergence of the existing particle swarm neural network (PSO) algorithms, a neural network target search algorithm based on dynamic particle swarm motion characteristics is proposed. The algorithm improves the traditional PSO algorithm by introducing the direction factor. According to the motion state of particles, the constraint mechanism of maximum velocity is designed to ensure the searching quality of particles, and the premature judgment mechanism is put forward according to the distance and fitness of particles to ensure the convergence effect of the algorithm. The experimental results show that the algorithm can maintain good accuracy and convergence effect in different classical test functions, and the feasibility of the algorithm is proved effectively.
【作者单位】: 中山大学新华学院;
【分类号】:TP18

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本文编号:2446714

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