基于APSO优化的小麦条锈病神经网络预测模型

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针对小麦条锈病预测模型中样本数有限、样本分布不均的情况,在BP神经网络中引入改进的APSO优化算法,对神经网络的权值及阈值进行优化,一方面加入惯性权值及约束系数,另一方面在适应度函数中加入权值平方惩罚项来提高泛化能力,同时对"早熟"现象引入变异操作。通过少样本数据的多角度仿真,结果显示,学习收敛速度及对新样本的泛化能力均得到了明显提高。改进的APSO-BP算法能克服常规BP算法在收敛速度及泛化能力方面的局限性,比常规BP算法及常规PSO-BP算法优越。
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