【摘 要】
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传统BP神经网络存在容易陷入局部极小点、收敛速度慢等缺点。人工蜂群算法是基于蜜蜂群体的觅食行为而提出的一种新的启发式仿生算法,属于典型的群体智能算法。它为全局优化
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传统BP神经网络存在容易陷入局部极小点、收敛速度慢等缺点。人工蜂群算法是基于蜜蜂群体的觅食行为而提出的一种新的启发式仿生算法,属于典型的群体智能算法。它为全局优化算法,该算法简单、实现方便、鲁棒性强。针对BP神经网络算法的不足,提出利用人工蜂群算法交叉优化BP网络参数的权值和阈值,实验证明该优化算法确实提高了解的精度,加快了网络收敛速度。
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