【摘 要】
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提出了一种单纯形-粒子群混合交叉训练神经网络的学习算法.该算法将带"伸缩"功能的单纯形操作作为一个算子嵌入到粒子群优化算法中,采用粒子群优化和单纯形搜索交叉训练神经
【基金项目】
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宁波是自然科学基金资助,项目批准号:2006A610033
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提出了一种单纯形-粒子群混合交叉训练神经网络的学习算法.该算法将带"伸缩"功能的单纯形操作作为一个算子嵌入到粒子群优化算法中,采用粒子群优化和单纯形搜索交叉训练神经网络的结合方式,在粒子群优化每一迭代中,选择群体中有限个精英粒子利用单形法构造"单纯形"图形再进行局部搜索寻优,使网络学习更快地向全局最优区域逼近,找到更优的全局极值解.仿真实验表明与现有的常规学习方法比较,该混合算法提高了网络学习的收敛速度和搜索精度,改善了网络性能,是一种有效的学习网络方法.
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