【摘 要】
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本文设计了一种新的优化BP神经网络的算法模型。BP神经网络在模式识别中有着广泛的应用。但是,由于BP神经网络是采用梯度下降算法在训练过程中去寻找全局最优解的,这会导致网
【机 构】
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中国地质大学自动化学院; 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室;
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本文设计了一种新的优化BP神经网络的算法模型。BP神经网络在模式识别中有着广泛的应用。但是,由于BP神经网络是采用梯度下降算法在训练过程中去寻找全局最优解的,这会导致网络对初始值的选取较敏感,容易陷入局部最优解,且收敛速度慢。因此,本文设计出了一种新的基于竞争策略的粒子群算法优化模型,该模型对BP神经网络的连接权值和阈值进行优化,以寻找到最优的连接权值和阈值。基于基准测试函数和MNIST数据库的仿真实验表明,基于竞争策略的粒子群优化算法(CSO)显著提高了网络跳出局部最优的能力,极大的提高了网络的收敛速度和寻优精度,而且在大规模优化问题上的效果更佳。
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