[发明专利]前馈网络的自适应动态协同粒子群优化方法无效
申请号: | 201310441205.9 | 申请日: | 2013-09-23 |
公开(公告)号: | CN103530687A | 公开(公告)日: | 2014-01-22 |
发明(设计)人: | 李保印 | 申请(专利权)人: | 闻泰通讯股份有限公司 |
主分类号: | G06N3/02 | 分类号: | G06N3/02;G06K9/66;G06K9/62 |
代理公司: | 上海新天专利代理有限公司 31213 | 代理人: | 王敏杰 |
地址: | 314006 浙江省嘉兴*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明揭示了一种前馈网络的自适应动态协同粒子群优化方法,包括:S1、对粒子进行初始化,初始化子种群;S2、记录粒子个体极值pi,每个子种群极值pn,全局极值pg;S3、以每个子种群pn优劣给子种群排序,并确定子种群的协同粒子个数;S4、子种群中的粒子向其自身极值pi和子种群极值pn学习;S5、随机从其它子种群中的选取协同粒子,协同粒子向其自身极值pi和子种群极值pn学习,并根据粒子优劣随时更新协同学习粒子的自身极值和其所在子种群的社会极值;S6、根据S4、S5依次更新粒子信息后,随机从较差子种群中选取少于两个粒子,使其成为现在较优子种群中的一员;S7、满足所有停止条件,停止计算,否则转入S2进行下一次迭代。本发明可提高网络学习能力和识别能力。 | ||
搜索关键词: | 网络 自适应 动态 协同 粒子 优化 方法 | ||
【主权项】:
一种前馈网络的自适应动态协同粒子群优化方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:步骤S1、对粒子进行初始化,并由目标函数,初始化子种群;步骤S2、记录粒子个体极值pi,每个子种群极值pn,全局极值pg;步骤S3、以每个子种群pn优劣给子种群排序,并确定子种群的协同粒子个数;步骤S4、子种群中的粒子向其自身极值pi和子种群极值pn学习;步骤S5、随机从其它子种群中选取协同粒子,协同粒子向其自身极值pi和子种群极值pn学习,并根据粒子优劣随时更新协同学习粒子的自身极值和其所在子种群的社会极值;同时每一代,粒子更新之后,重新确定每个种群的社会极值,再根据子种群中社会极值的优劣,对其重新排列,之后根据Pn的优劣把一部分子种群设为较优子种群,另一部分设为较差子种群;步骤S6、根据步骤S4、步骤S5依次更新粒子信息之后,随机从较差子种群并且其子种群规模大于二的子种群中选取少于两个粒子,使其成为现在较优子种群中的一员;步骤S7、满足所有停止条件,停止计算,否则转入步骤S2进行下一次迭代。
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