【摘 要】
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利用PSO粒子群算法对神经网络的权值和阈值，隐藏层中神经元的传递函数系数进行优化。针对网络训练效果好，而泛化能力很差的情况，将训练样本均方差和权值的平方和结合作为PSO算法
【机 构】
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江西师范大学计算机学院,江西农业大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60674054)~~
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利用PSO粒子群算法对神经网络的权值和阈值，隐藏层中神经元的传递函数系数进行优化。针对网络训练效果好，而泛化能力很差的情况，将训练样本均方差和权值的平方和结合作为PSO算法的目标函数。实验表明，该方法比惯性权值PSO—BP算法和基本梯度下降法好，不但稳定性好，而且预测精度高，泛化能力得到明显加强。
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