【摘 要】
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针对时变输入/输出过程神经网络的训练问题,提出一种基于混沌遗传与带有动态惯性因子的粒子群优化相结合的学习方法.综合利用粒子群算法的经验记忆、信息共享和混沌遗传算法
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院,北京大学信息科学技术学院,
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针对时变输入/输出过程神经网络的训练问题,提出一种基于混沌遗传与带有动态惯性因子的粒子群优化相结合的学习方法.综合利用粒子群算法的经验记忆、信息共享和混沌遗传算法的混沌轨道遍历搜索性质,基于PNN训练目标函数,构建两种算法相混合的进化寻优机制,通过适应度评估和优化效率分析自适应调节混沌遗传与粒子群算法的切换,实现网络参数在可行解空间的全局优化求解.实验结果表明,该算法较大提高了PNN的训练效率.
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