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针对BP神经网络的缺陷容易导致分类器精度低的问题，给出了改进粒子群算法。该算法在标准粒子群算法中融入混沌优化算法、动态惯性权重和动态学习因子。最后通过实验，将梯度下降法和改进粒子群算法构建的神经网络分类器对比。实验结果表明，改进粒子群算法得到的分类器效果更优，精度更高。
改进的PSO—BP神经网络分类器设计
【摘 要】
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针对BP神经网络的缺陷容易导致分类器精度低的问题，给出了改进粒子群算法。该算法在标准粒子群算法中融入混沌优化算法、动态惯性权重和动态学习因子。最后通过实验，将梯度下降
【机 构】
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安徽理工大学,安徽 淮南,232000
【出 处】
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卷宗
【发表日期】
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2017年31期
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