| 改进人工蜂群优化BP神经网络的分类研究 |
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| 引用本文： | 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. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1612-0379 |
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| 作者姓名： | 韦鹏宇 潘福成 李 帅 |
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| 作者单位： | 1.无锡中科泛在信息技术研发中心有限公司，江苏 无锡 2141352.中国科学院大学，北京 1000493.中国科学院 沈阳自动化研究所，沈阳 1100164.中国科学院 物联网研究发展中心，江苏 无锡 214135 |
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| 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。
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| 关 键 词： | BP神经网络 分类 泛化能力 人工蜂群 |
Study on classification of improved artificial bee colony algorithm to optimization of BP neural network |
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| WEI Pengyu,PAN Fucheng,LI Shuai. Study on classification of improved artificial bee colony algorithm to optimization of BP neural network[J]. Computer Engineering and Applications, 2018, 54(10): 158-163. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1612-0379 |
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| Authors: | WEI Pengyu PAN Fucheng LI Shuai |
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| Affiliation: | 1.Wuxi CAS Ubiquitous Information Technology R&D Center CO., LTD., Wuxi, Jiangsu 214135, China2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China3.Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China4.Research and Development Center for Internet of Things, Chinese Academy of Sciences, Wuxi, Jiangsu 214135, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | BP neural network classification generalization artificial bee colony |
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