学术论文

      基于萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计

      Target threat assessment using glowworm swarm optimization and BP neural network

      摘要:
      在萤火虫优化算法和BP神经网络的基础上,建立了萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计模型,并提出了基于该模型的算法.该模型和算法采用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,优化后的BP神经网络能对测试集进行更好的预测.实验结果表明,萤火虫算法优化BP神经网络的预测误差明显小于BP和PSO_SVM.该模型和算法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成目标威胁估计.
      作者: 王改革 [1] 郭立红 [2] 段红 [3] 刘逻 [1] 王鹤淇 [2]
      Author: WANG Gai-ge [1] GUO Li-hong [2] DUAN Hong [3] LIU Luo [1] WANG He-qi [2]
      作者单位: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,长春130033;中国科学院研究生大学,北京100039 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,长春,130033 东北师范大学计算机科学与信息技术学院,长春,130117
      刊 名: 吉林大学学报(工学版) ISTICEIPKU
      年,卷(期): 2013, 43(4)
      分类号: TP391.9
      机标分类号: TP3 R31
      在线出版日期: 2016年5月17日
      基金项目: 中国科学院知识创新项目