粒子群优化提升神经网络建模：李文婷与吴锦的研究

本文主要探讨了"粒子群优化神经网络的建模研究"这一主题，由李文婷和吴锦两位作者共同完成，发表在《中国科技论文在线》上。粒子群优化算法作为一种源自群体智能的优化技术，其核心思想是模拟鸟群觅食或鱼群游动的协作行为，通过群体协作寻找最佳解决方案。在论文中，作者将这种优化技术引入到神经网络的学习过程中，目的是为了更有效地调整和优化神经网络的参数，以提高模型的性能和精度。 李文婷和吴锦首先介绍了粒子群算法的基本原理，强调其简单易实现的特点。他们提出的建模方法是将粒子群优化与神经网络相结合，通过动态调整粒子的位置和速度，使神经网络能够更好地适应各种复杂的函数拟合问题。为了增强基本粒子群算法的搜索效率，作者引入了基于外推技巧的引导型更新公式，这种技巧可以在保持搜索全局视野的同时，避免粒子陷入局部最优解。 在算法的执行过程中，作者特别关注每个粒子的表现，通过监测其最优位置的变化，当发现粒子长时间停滞不前且离最优目标较远时，会引导它们跳出当前状态，重新探索可能的解决方案，以此来提升算法的全局寻优能力。这种策略有助于防止算法陷入局部最小值，提高整体的收敛性。 通过实验证明，改进后的粒子群神经网络算法在函数拟合方面表现出良好的收敛性和稳定性。论文的关键点在于神经网络建模、粒子群优化算法的应用以及外推技巧在优化过程中的作用。这项研究不仅拓展了神经网络的学习方法，也为解决实际问题中的优化问题提供了新的思路和技术手段。 这篇论文深入研究了如何利用粒子群优化策略来增强神经网络的建模能力，具有一定的理论价值和实践意义，对于人工智能领域特别是机器学习中的参数优化有着重要的参考价值。