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结合自适应粒子群优化和先验信息的函数逼近新方法
为了获得更好的泛化性能和更快的收敛速度,本文提出了一种新的结合自适应粒子群优化(APSO)和 众所周知,基于梯度的学习算法(例如反向传播(BP)算法)具有良好的局部搜索能力,而PSO具有良好的全局搜索能力。 因此,在新方法中,首先,将对近似函数的一阶导数信息进行编码的APSO应用于将网络训练到接近全局最小值。 其次,利用APSO产生的连接权重,使用基于梯度的算法训练网络。 由于将APSO与局部搜索算法相结合并考虑 最后,通过仿真结果验证了该方法的有效性和有效性。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-23
文件大小:237568
提供者:
weixin_38657102