【摘 要】
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针对BP神经网络对初始权重敏感,容易陷入局部最优,人工蜂群算法局部搜索能力和开发能力相对较弱等问题,提出一种基于改进人工蜂群和反向传播的神经网络训练方法。引进差分进
【机 构】
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无锡中科泛在信息技术研发中心有限公司,中国科学院大学,中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院物联网研究发展中心
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针对BP神经网络对初始权重敏感,容易陷入局部最优,人工蜂群算法局部搜索能力和开发能力相对较弱等问题,提出一种基于改进人工蜂群和反向传播的神经网络训练方法。引进差分进化思想改进人工蜂群算法,并对跟随蜂的搜索行为进行更准确的描述。用改进的人工蜂群全局搜索神经网络的初始权重,防止神经网络陷入局部最优。用新的方法对神经网络训练进行分类。实验结果表明,该算法相对于标准的BP神经网络,有效提高了分类正确率,泛化能力较强。
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