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改进的人工蜂群算法在神经网络中的应用

冷昕 张树群 雷兆宜

计算机工程与应用2016,Vol.52Issue(11):7-10,25,5.
计算机工程与应用2016,Vol.52Issue(11):7-10,25,5.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1407-0164

改进的人工蜂群算法在神经网络中的应用

Application of improved artificial bee colony algorithm in neural net- work

冷昕 1张树群 1雷兆宜1

作者信息

  • 1. 暨南大学 信息科学与技术学院,广州 510632
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摘要

Abstract

An artificial bee colony algorithm based on foraging behavior of honeybee swarms is proposed to improve the traditional BP neural network algorithm. The developed algorithm has the characters of both heuristic bionics and swarm intelligence. It is a global optimum algorithm and convenient for practical use. The proposed algorithm is used to optimize the weight value of BP neural network and the obtained results show that the algorithm really improves both the precision and the convergence rate.

关键词

反向传播(BP)神经网络/人工蜂群算法/自适应

Key words

Back Propagation(BP)neural network/artificial bee colony algorithm/adaptive

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

冷昕,张树群,雷兆宜..改进的人工蜂群算法在神经网络中的应用[J].计算机工程与应用,2016,52(11):7-10,25,5.

计算机工程与应用

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-8331

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