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改进的萤火虫算法在神经网络中的应用

张明 张树群 雷兆宜

计算机工程与应用2017,Vol.53Issue(5):159-163,5.
计算机工程与应用2017,Vol.53Issue(5):159-163,5.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1508-0134

改进的萤火虫算法在神经网络中的应用

Application of improved firefly algorithm in neural network

张明 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

Basic Firefly Algorithm(FA)has some bugs such that it is easy to fall into local optimum and the slow conver-gence speed. In order to overcome these shortcomings, the paper puts forward a Firefly Algorithm with Improved Evolution Mechanism(IEMFA). The proposed algorithm is used to optimize the weight value of BP neural network and the result shows that the algorithm expedites the convergence rate, improves the precision and has a better global searching ability.

关键词

进化机制/误差反向传播(BP)神经网络/萤火虫算法

Key words

improved evolutionary mechanism/error Back Propagation(BP)neural network/firefly algorithm

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

张明,张树群,雷兆宜..改进的萤火虫算法在神经网络中的应用[J].计算机工程与应用,2017,53(5):159-163,5.

计算机工程与应用

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-8331

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