基于蛙跳粒子群的BP神经网络算法

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针对BP神经网络算法计算量复杂、收敛速度缓慢等缺点,提出一种基于启发式算法的BP神经网络权值和阈值的迭代方法。该方法结合蛙跳粒子群可控参数少、收敛速度快等特点,将神经网络权值和阈值作为粒子,通过粒子更新来实现BP神经网络训练。实验结果表明,该算法的精度可在1.5342e-03左右。
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