学术论文

      多感官群集智能算法及其在前向神经网络训练方面的应用

      Multi-sense swarm intelligence algorithm and its application in feed-forward neural networks training

      摘要:
      针对连续域函数优化问题,提出了一种新的全局极大值搜索方法--多感官群集智能算法(multi-sense swarm intelligence algorithm,MSA). 受鱼群算法(artificial fish-swarm algorithm,AFA)和FS算法(free search algorithm,FSA)的启发,MSA的搜索机制将大范围勘察和小范围精确搜索相结合,个体在使用视觉信息快速逼近局部较优解的同时,利用嗅觉信息避免群体过于集中并引导个体向全局较优解方向移动. 仿真结果证明:MSA鲁棒性较强,全局收敛性好,收敛速度较快,收敛精度较高. 最后,将该方法应用于前向神经网络训练,结果表明满足应用要求.
      作者: 刘帆 [1] 解仑 [2] 李秉杰 [3] 王志良 [2] 郑雪峰 [2]
      Author: LIU Fan [1] XIE Lun [2] LI Bingjie [3] WANG Zhiliang [2] ZHENG Xuefeng [2]
      作者单位: 北京科技大学信息工程学院,北京,100083;西安卫星测控中心,西安,7100433 北京科技大学信息工程学院,北京,100083 民政部一零一研究所,北京,101601
      刊 名: 北京科技大学学报 ISTICEIPKU
      年,卷(期): 2008, 30(9)
      分类号: TP301.6
      机标分类号: G64 TP1
      在线出版日期: 2008年11月26日
      基金项目: 国家自然科学基金,国家高技术研究发展计划(863计划)