APSO算法优化FLNN：提升医疗数据分析精度

本文主要探讨了"基于APSO算法的函数连接神经网络连接权优化"这一主题，发表在沙特国王大学学报上。作者团队由Abdullah Khan等人组成，他们隶属于巴基斯坦农业大学计算机科学和信息技术研究所及管理与计算机科学学院。研究背景聚焦于分类问题在各个领域的广泛应用，特别是数据挖掘中的挑战，其中高阶神经网络（HONN）与反向传播神经网络（BPNN）组合被广泛用于医学数据分析。 文章指出，传统的反向传播算法（BP）在处理复杂数据时存在收敛速度慢、易陷入局部极小值的问题。为解决这些问题，研究者提出了一个改进的模型——高阶函数链接神经网络（FLNN），该模型引入了加速粒子群优化（APSO）算法。APSOFLLNN模型旨在通过APSOL的全局搜索能力，提高误差函数的全局最小化效率，从而提升分类性能。 APSOFLLNN模型与传统方法，如加速粒子群优化功能链接反向传播（APSOFLBP）和人工蜂群功能链接神经网络（ABCFLNN）进行了对比，结果显示在处理基准数据集时，APSOFLLNN在均方误差（MSE）和精度方面表现出更好的效果。文章还强调了开放获取的版权许可，即CCBY-NC-ND许可证，允许读者在指定条件下自由分享和使用研究内容。 总结来说，这篇文章的重要贡献在于提出了一种融合APSO算法的新型神经网络模型，旨在提升数据分类的准确性和效率，尤其适用于医学数据等复杂情境。它不仅解决了传统BP算法的局限性，而且在实际应用中展现出优于其他同类技术的性能。这项研究对于推进高级神经网络在数据挖掘中的应用具有重要意义。