带自适应遗传算子的粒子群神经网络及其应用 [推广有奖]

摘要：为解决神经网络训练中易出现的收敛速度缓慢、陷入局部极小点等问题,提出了一种新的带自适应遗传算子的粒子群神经网络训练算法,通过概率控制,在利用粒子群算法优化神经网络的同时,自适应地对备选粒子进行选择、交叉、变异等遗传操作,最后将算法应用于汽车发动机故障诊断神经网络模型的训练。试验结果显示,本算法继承了遗传算法全局搜索和粒子群算法收敛速度快的优点,能在较少的训练步数内,达到较高的收敛精度,且样本分类正确率比BP算法、遗传算法、粒子群算法显著提高。

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=36905059

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