【摘 要】
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在萤火虫优化算法和BP神经网络的基础上,建立了萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计模型,并提出了基于该模型的算法。该模型和算法采用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院研究生大学,东北师范大学计算机科学与信息技术学院
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在萤火虫优化算法和BP神经网络的基础上,建立了萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计模型,并提出了基于该模型的算法。该模型和算法采用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,优化后的BP神经网络能对测试集进行更好的预测。实验结果表明,萤火虫算法优化BP神经网络的预测误差明显小于BP和PSO_SVM。该模型和算法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成目标威胁估计。
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