改进的萤火虫算法在神经网络中的应用

发布时间：2019-04-10 19:22

【摘要】：基本萤火虫算法存在容易陷入局部最优及收敛速度低的问题,提出了一种改进进化机制的萤火虫算法(IEMFA)。在群体进化过程中赋予萤火虫改进的位置移动策略,并利用改进后的萤火虫算法来优化传统BP神经网络的网络参数。测试结果表明,基于改进萤火虫算法的BP神经网络具有更好的收敛速度和精度。
[Abstract]:The basic firefly algorithm is easy to fall into the local optimization and the convergence rate is low. This paper proposes a firefly algorithm (IEMFA).), which improves the evolutionary mechanism of the firefly algorithm. In the process of population evolution, the improved position moving strategy is given to the firefly, and the improved firefly algorithm is used to optimize the network parameters of the traditional BP neural network. The test results show that the BP neural network based on the improved firefly algorithm has better convergence speed and accuracy.
【作者单位】： 暨南大学信息科学与技术学院;
【分类号】：TP18

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本文编号：2456056