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您現(xiàn)在的位置是:蟲(chóng)蟲(chóng)下載站 > 資源下載 > 人工智能/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) > 基于粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法研究論文   摘 要:  本文提出了基于連接結(jié)構(gòu)優(yōu)化的粒子群優(yōu)化算法(SPSO) 用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,該算法在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán) 值的同時(shí)優(yōu)化其連接結(jié)構(gòu),刪除冗余連接,使

基于粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法研究論文   摘 要:  本文提出了基于連接結(jié)構(gòu)優(yōu)化的粒子群優(yōu)化算法(SPSO) 用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,該算法在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán) 值的同時(shí)優(yōu)化其連接結(jié)構(gòu),刪除冗余連接,使

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基于粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法研究論文   摘 要:  本文提出了基于連接結(jié)構(gòu)優(yōu)化的粒子群優(yōu)化算法(SPSO) 用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,該算法在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán) 值的同時(shí)優(yōu)化其連接結(jié)構(gòu),刪除冗余連接,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得與模式分類問(wèn)題匹配的信息處理能力. 經(jīng)SPSO 訓(xùn)練的神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于Iris ,Ionosphere 以及Breast cancer 模式分類問(wèn)題,能夠部分消除冗余分類參數(shù)及冗余連接結(jié)構(gòu)對(duì)分類性能 的影響. 與BP 算法及遺傳算法比較,該算法在提高分類誤差精度的同時(shí)可加快訓(xùn)練收斂的速度. 仿真結(jié)果表明,SPSO是有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法

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