【摘 要】
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分布估计算法是一种新的种群进化算法,通过建立概率模型得到新的个体,copula分布估计算法是将copula理论与分布估计算法结合,提高估计的精确性和效率.针对分布估计算法全局收
【机 构】
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太原科技大学复杂系统与计算智能实验室
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分布估计算法是一种新的种群进化算法,通过建立概率模型得到新的个体,copula分布估计算法是将copula理论与分布估计算法结合,提高估计的精确性和效率.针对分布估计算法全局收敛的特点,与BP算法结合可以避免BP算法易陷入局部极值点的缺陷,同时可以使优化结果更加精确.本文采用copula EDA与BP算法的两种结合模式来优化神经网络的权值和阈值,并且比较两种结合模式.可以得出,copula分布估计算法与BP算法融合可以提高收敛速度和精确性.
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