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一种基于群体智能的人工神经网络学习算法

A Swarm Intelligence Based Artificial Neural Networks Learning Algorithm
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摘要 将群体智能优化理论引入一种前馈式人工神经网络——径向基函数(RBF)神经网络的学习训练过程,提出了基于智能微粒群算法的RBF神经网络学习算法,并与传统RBF神经网络学习算法进行了比较,实验结果证明了该方法的有效性。 Swarm intelligence optimization is introduced into RBF (Radial Basic Function) neural networks training in this paper, a novel RBF neural networks learning algorithm based on particle swarm optimization is presented, and validated through numerical simulation.
出处 《系统仿真技术》 2008年第2期80-84,共5页 System Simulation Technology
基金 国家973项目子项资助项目(2002CB312202) 国家自然科学基金重点资助项目(70531020) 国家发改委CNGI计划资助项目(CNGI-04-15-5A-2)
关键词 群体智能 微粒群算法 径向基函数神经网络 swarm intelligence particle swarm optimization RBF neural networks
  • 相关文献

参考文献2

  • 1[6]Kennedy J,Eberhart R C.Particle swarm optimization[C]∥Proc IEEE International Conf on Neural Networks.Piscataway:IEEE,1995:1942-1948.
  • 2[7]Eberhart R C,Shi Y.Particle swarm optimization:developments,applications and resources[C]∥Proc Congress on Evolutionary Computation.Piscataway:IEEE,2001:81-86.

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