【摘 要】
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针对果蝇算法在复杂情况下寻优时易陷入局部最优等缺陷,提出一种自适应变步长果蝇算法（AS-FOA）。采用改进果蝇算法寻找GRNN网络最优参数,并利用财务数据进行危机预警以验证算法
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针对果蝇算法在复杂情况下寻优时易陷入局部最优等缺陷,提出一种自适应变步长果蝇算法（AS-FOA）。采用改进果蝇算法寻找GRNN网络最优参数,并利用财务数据进行危机预警以验证算法的可行性。AS-FOA算法通过赋予果蝇两次随机方向,同时引入稳定阈和适应度步长因子的概念,界定了果蝇的活跃与稳定状态,有效解决了寻优过程中因陷入局部最优而导致的收敛缓慢和低精度问题。实验表明：AS-FOA能够快速找到GRNN网络中的最佳参数,且应用于财务数据后达到的预警准确率较高。
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