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利用蚁群算法优化前向神经网络

2005-06-30分类号:F224

【作者】张国立  王晶  谢宏  马建伟
【部门】华北电力大学  华北电力大学  上海海运学院  华北电力大学 河北保定071003 教授   河北保定071003   上海200135 教授   河北保定071003
【摘要】蚁群算法(antcolonyalgorithm,简称ACA)是一种最新提出的新型的寻优策略,本文尝试将蚁群算法用于三层前向神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型,进行了实际的编程计算,并与加动量项的BP算法、演化算法以及模拟退火算法进行比较,结果表明该方法具有更好的全局收敛性,以及对初值的不敏感性等特点。
【关键词】期货经纪公司  综合实力  主成分分析  聚类分析
【基金】
【所属期刊栏目】商业时代
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