混合粒子群优化算法优化前向神经网络结构和参数

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摘要：提出了综合利用粒子群优化算法（PSO）和离散粒子群优化算法（D-PSO）同时优化前向神经网络结构和参数的新方法。该算法使用离散粒子群优化算法优化神经网络连接结构,用多维空间中0或1取值的粒子来描述所有可能的神经网络连接,同时使用粒子群优化算法优化神经网络权值。将经过该算法训练的神经网络应用于故障诊断,能够有效消除冗余连接结构对网络诊断能力的影响。仿真试验的结果表明,相比遗传算法等其他算法,该算法能够有效改善神经网络结构和参数的优化效率,提高故障模式识别的准确率。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93231X/200712/26163470.html

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关键词：神经网络 网络结构 粒子群 神经网 cqvip 粒子群优化 神经网络 故障诊断 遗传算法