【摘 要】
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神经网络是一种模拟人类思维学习的智能算法模型,能够解决实际中的非线性分类问题以及模式识别等相关问题。但神经网络自身存在易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题。因此,本文采用一种改进的单形进化算法,并将其用来优化BP和RBF神经网络的结构参数。单形进化算法(Surface-Simplex Swarm Evolution Algorithm,SSSE)是一种新型群体智能优化算法,算法通过建立粒子的单形邻域
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神经网络是一种模拟人类思维学习的智能算法模型,能够解决实际中的非线性分类问题以及模式识别等相关问题。但神经网络自身存在易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题。因此,本文采用一种改进的单形进化算法,并将其用来优化BP和RBF神经网络的结构参数。单形进化算法(Surface-Simplex Swarm Evolution Algorithm,SSSE)是一种新型群体智能优化算法,算法通过建立粒子的单形邻域搜索算子和多角色态搜索机制,具有很好地收敛效果。为了进一步的提高算法的性能,本文对原算法的多态平衡搜索机制进行了改进,提出一种改进的单形进化算法(Improved SurfaceSimplex Swarm Evolution Algorithm,ISSSE),该算法保留了原算法的优点。用标准测试函数进行性能测试,并将ISSSE同原算法和其他智能优化算法进行比较。实验表明,对于大多数测试函数,改进的单形进化算法提高了算法的解的精度和算法的收敛速度。将改进的单形进化算法引入到BP和RBF神经网络中优化网络的结构参数,然后采用标准数据集UCI对优化后的神经网络进行训练、测试,实验表明改进的单形进化算法更适用于网络参数的寻优,具有更好的分类效果。
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