【摘 要】
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为克服传统BP神经网络在运算过程的不足，提出一种基于高维粒子群算法的神经网络优化方法。通过在高维PSO算法中引入随机变化的加速常数来获得最优权值，对BP神经网络进行优化和
【机 构】
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重庆大学计算机学院,宜宾职业技术学院
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为克服传统BP神经网络在运算过程的不足，提出一种基于高维粒子群算法的神经网络优化方法。通过在高维PSO算法中引入随机变化的加速常数来获得最优权值，对BP神经网络进行优化和训练，再将优化好的高维BP神经网络运用到交通事件自动检测中，通过检测训练算法，并对训练后的数据进行分类测试，把分类测试的结果与传统BP神经网络和经典事件检测算法比较。结果显示，经过优化后的高维粒子群BP神经网络的检测率、算法性能均优于BP神经网络算法和经典算法，其中97，50个测试样本中仅有2个测试样本与应该达到的数值不一致，其他样本都满
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