【摘 要】
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针对教学优化算法(TLBO)在解决复杂实际问题时易陷入局部最优的缺陷,提出一种改进教学优化算法(MTLBO)。在教师阶段引进自适应基准消除“原点偏好”,在学生阶段引进分科学习
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费重点科研基地创新基金项目(222201717006)
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针对教学优化算法(TLBO)在解决复杂实际问题时易陷入局部最优的缺陷,提出一种改进教学优化算法(MTLBO)。在教师阶段引进自适应基准消除“原点偏好”,在学生阶段引进分科学习和学习阈值的学习策略保证学员多样性。测试结果表明,该改进提高了教学优化算法的全局搜索能力和求解精度。将改进教学优化算法应用于BP神经网络的权值和阈值优化中,建立基于改进教学优化算法的BP神经网络预测模型(MTLBO-BP)。选用4个真实数据集进行对比实验,实验结果表明,该模型具有更高的预测精度。
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