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改进人工蜂群优化BP神经网络的分类研究
其他题名Study on classification of improved artificial bee colony algorithm to optimization of BP neural network
韦鹏宇1,2,4; 潘福成1,2,3; 李帅3
作者部门数字工厂研究室
关键词Bp神经网络 分类 泛化能力 人工蜂群
发表期刊计算机工程与应用
ISSN1002-8331
2018
卷号54期号:10页码:158-163
收录类别CSCD
CSCD记录号CSCD:6239938
产权排序1
资助机构辽宁省科学技术计划项目(No.2015106015)
摘要

针对BP神经网络对初始权重敏感,容易陷入局部最优,人工蜂群算法局部搜索能力和开发能力相对较弱等问题,提出一种基于改进人工蜂群和反向传播的神经网络训练方法。引进差分进化思想改进人工蜂群算法,并对跟随蜂的搜索行为进行更准确的描述。用改进的人工蜂群全局搜索神经网络的初始权重,防止神经网络陷入局部最优。用新的方法对神经网络训练进行分类。实验结果表明,该算法相对于标准的BP神经网络,有效提高了分类正确率,泛化能力较强。

其他摘要

Due to the issues of BP neural network, which is sensitive to initial weights and easy to make the objective function into local optimum, and the disadvantages of weak local search ability and poor exploitation in standard artificial bee colony algorithm, a training method of neural network called improved artificial bee colony and back propagation is proposed. First, modify artificial bee colony algorithm inspired by the thought of differential evolution and make a more accurate description of searching behavior of onlooker bees. Second, avoid BP neural network falling into local optimum, using improved artificial bee colony to globally search the initial weights of BP neural network. Last, the datasets are tested by the new algorithm. The experiment shows compared with traditional BP neural network, the algorithm has higher classification correctness and better generalization.

语种中文
引用统计
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/21862
专题数字工厂研究室
通讯作者韦鹏宇
作者单位1.无锡中科泛在信息技术研发中心有限公司;
2.中国科学院大学;
3.中国科学院物联网研究发展中心;
4.中国科学院沈阳自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
韦鹏宇,潘福成,李帅. 改进人工蜂群优化BP神经网络的分类研究[J]. 计算机工程与应用,2018,54(10):158-163.
APA 韦鹏宇,潘福成,&李帅.(2018).改进人工蜂群优化BP神经网络的分类研究.计算机工程与应用,54(10),158-163.
MLA 韦鹏宇,et al."改进人工蜂群优化BP神经网络的分类研究".计算机工程与应用 54.10(2018):158-163.
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