【摘 要】
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传统的BP神经网络通过梯度下降法来调整网络的权值和阈值,使网络存在易陷入局部最优且收敛速度慢等缺陷,在很大程度上限制了BP神经网络的应用。针对BP网络存在的不足,提出利
【机 构】
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西安工程大学理学院,长安大学工程机械学院
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传统的BP神经网络通过梯度下降法来调整网络的权值和阈值,使网络存在易陷入局部最优且收敛速度慢等缺陷,在很大程度上限制了BP神经网络的应用。针对BP网络存在的不足,提出利用自适应花授粉算法来优化BP网络的权值和阈值。对花授粉算法（FPA）中的转换概率做自适应调整,并引入自适应的变异因子,提出了自适应的花授粉算法（SFPA）;通过两种不同的结合方式将SFPA与BP神经网络进行融合,从而提出了SFPA1-BP神经网络和SFPA2-BP神经网络;通过函数逼近实验和数据集分类实验对新网络的性能进行验证。结果表明,S
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