竞争算法提升BP神经网络分类性能
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更新于2024-08-13
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"本文介绍了卢滢宇关于竞争算法优化BP神经网络性能的研究,旨在解决群智能算法易陷入局部最优和收敛速度慢的问题。竞争算法在与粒子群算法对比的10个基准函数测试中表现出优越性,且在30次试验中的平均值和最小值均更优。将竞争算法应用于BP神经网络的优化后,实验结果显示,在11个测试数据集的分类任务中,优化后的BP神经网络性能优于原算法,且在大多数情况下优于遗传算法优化的BP神经网络,提高了分类准确率和系统的鲁棒性。"
BP神经网络是一种常用的前馈神经网络,由多层非线性处理单元组成,用于模拟人脑的学习过程。在训练过程中,BP神经网络可能面临收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,这会影响其在复杂问题上的表现。针对这些问题,研究人员提出了竞争算法,这是一种具有较少参数设置和强大全局搜索能力的优化算法。
竞争算法是群智能算法的一种,它借鉴了自然界中生物种群的竞争和合作机制。相比于粒子群优化(PSO)等其他群智能算法,竞争算法在解决上述问题时展现出优势。在10个标准测试函数的比较中,竞争算法在30次试验中均取得了更好的平均值和最小值,这证明了其在全局优化能力和收敛速度上的优越性。
将竞争算法应用到BP神经网络的权重和阈值调整过程中,可以改善网络的训练效果。实验采用了11个不同的测试数据集进行分类任务,结果显示,经过竞争算法优化的BP神经网络在所有测试集上都表现出比原始BP神经网络更好的性能。特别是在与遗传算法优化的BP神经网络比较中,优化后的竞争算法在大多数情况下提供了更高的分类正确率,进一步证明了竞争算法的有效性和在神经网络优化中的潜力。
这项研究为BP神经网络的性能提升提供了一种新的优化策略,竞争算法在解决传统BP神经网络的局限性方面展现出强大的竞争力,有望在实际应用中提高模型的预测精度和稳定性。对于未来的研究,可以进一步探索竞争算法与其他优化技术的结合,以及在更大规模和更复杂任务中的应用。
2021-09-25 上传
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