【摘 要】
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针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进的分期变异微粒群优化算法(SMPSO)的神经网络相关性剪枝优化方法。SMPSO在初期使适应度过低的微粒发生变异,在后期使停滞代数过高的个体极值和全局极值发生变异,后将SMPSO用于优化神经网络相关性剪枝算法。实验结果表明,该方法与采用BP算法及标准PSO算法进行相关性剪枝相比,在训练收敛速度、剪枝效率及分类正确率三方面都
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏科技大学计算机科学与工程学院
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针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进的分期变异微粒群优化算法(SMPSO)的神经网络相关性剪枝优化方法。SMPSO在初期使适应度过低的微粒发生变异,在后期使停滞代数过高的个体极值和全局极值发生变异,后将SMPSO用于优化神经网络相关性剪枝算法。实验结果表明,该方法与采用BP算法及标准PSO算法进行相关性剪枝相比,在训练收敛速度、剪枝效率及分类正确率三方面都有较大提高。
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针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初值敏感和易陷入局部收敛的缺陷,利用改进的粒子群算法对FCM进行优化,提出一种新的模糊C均值聚类算法Improved PSOFCM,并建立基于熵的聚类有效性函数,对聚类算法的性能进行客观评价。数据集实验表明,Improved PSOFCM算法不仅能克服传统FCM算法的不足,而且在聚类正确率和有效性上也优于基于粒子群与基于遗传优化的FCM算法。
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