粒子群算法在小波神经网络中的应用
利用粒子群(PSO)算法对小波神经网络(WNN)中的参数{am，bm，w(am，bm)}进行优化，取代了传统的梯度下降法。并将仿真结果与BP网络进行比较，仿真数据表明，PSO算法在叠代次数、函数逼近误差、网络性能方面均比BP网络有着显著的提高，且在粒子数目较大的情况下能有效避免BP网络无法避免的局部极小值问题。...
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| Veröffentlicht in: | Xi tong fang zhen xue bao 2004, Vol.16 (12), p.2783-2785 |
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| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| Zusammenfassung: | 利用粒子群(PSO)算法对小波神经网络(WNN)中的参数{am，bm，w(am，bm)}进行优化，取代了传统的梯度下降法。并将仿真结果与BP网络进行比较，仿真数据表明，PSO算法在叠代次数、函数逼近误差、网络性能方面均比BP网络有着显著的提高，且在粒子数目较大的情况下能有效避免BP网络无法避免的局部极小值问题。 |
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| ISSN: | 1004-731X |
| DOI: | 10.3969/j.issn.1004-731X.2004.12.044 |