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提出一种基于量子激励粒子群算法优化BP网络的参数方法．该算法在粒子群优化算法中引入量子论思想，克服了传统粒子群算法易陷入局部极值、优化效果较差的缺点，最终得到BP网络的最佳参数值．利用优化后的BP网络控制仿生机器马的运动状态，仿真结果表明该算法能快速、准确地达到最佳控制效果．
粒子群优化BP网络及其应用
【摘 要】
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提出一种基于量子激励粒子群算法优化BP网络的参数方法．该算法在粒子群优化算法中引入量子论思想，克服了传统粒子群算法易陷入局部极值、优化效果较差的缺点，最终得到BP网络的最
【机 构】
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燕山大学里仁学院,河北大学电子信息工程学院,国家发展和改革委员会国家投资项目评审中心
【出 处】
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河北大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2011年4期
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