【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法存在誤差較大與不易收斂等問題,提出了一種動(dòng)態(tài)粒子群運(yùn)動(dòng)特性下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)搜索算法,該算法引入方向因子對(duì)傳統(tǒng)的PSO算法進(jìn)行改進(jìn);結(jié)合粒子間的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)制定了最大速度的約束機(jī)制,來保證粒子的搜索質(zhì)量;并根據(jù)粒子間距與適應(yīng)度提出了過早熟判斷機(jī)制,來保證算法的收斂效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠在不同的經(jīng)典測試函數(shù)均保持較好的精度與收斂效果,有效地證明了算法的可行性。
[Abstract]:Aiming at the problems of large error and difficult convergence of the existing particle swarm neural network (PSO) algorithms, a neural network target search algorithm based on dynamic particle swarm motion characteristics is proposed. The algorithm improves the traditional PSO algorithm by introducing the direction factor. According to the motion state of particles, the constraint mechanism of maximum velocity is designed to ensure the searching quality of particles, and the premature judgment mechanism is put forward according to the distance and fitness of particles to ensure the convergence effect of the algorithm. The experimental results show that the algorithm can maintain good accuracy and convergence effect in different classical test functions, and the feasibility of the algorithm is proved effectively.
【作者單位】： 中山大學(xué)新華學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2446714