提出一种基于量子激励粒子群算法优化BP网络的参数方法.该算法在粒子群优化算法中引入量子论思想,克服了传统粒子群算法易陷入局部极值、优化效果较差的缺点,最终得到BP网络的最佳参数值.利用优化后的BP网络控制仿生机器马的运动状态,仿真结果表明该算法能快速、准确地达到最佳控制效果.
[1] 神经网络模型的预测精度影响因素分析及其优化 [J]. 模式识别与人工智能 2005.
[2] 王晶, WANG Jing. 蚁群算法优化前向神经网络的一种方法 [J]. 计算机工程与应用 2006.doi:10.3321/j.issn:1002-8331.2006.25.017
[3] 师彪, 李郁侠, 于新花, 闫旺, SHI Biao, LI Yu-xia, YU Xin-hua, YAN Wang. 改进粒子群-BP神经网络模型的短期电力负荷预测 [J]. 计算机应用 2009.
[4] 宋乃华, 邢清华, SONG Naihua, XING Qinghua. 一种新的基于粒群优化的BP网络学习算法 [J]. 计算机工程 2006.doi:10.3969/j.issn.1000-3428.2006.14.067
[5] 田华, 石圣羽, 宗晓萍, TIAN Hua, SHI Sheng-yu, ZONG Xiao-ping. 基于不变矩特征及BP神经网络的图像模式识别 [J]. 河北大学学报(自然科学版) 2008.doi:10.3969/j.issn.1000-1565.2008.02.025
[6] I. A. Basheer, M. Hajmeer. Artifical neural networks: fundamentals, computing, design, and application [J]. Journal of Microbiological Methods 2000, 1(1).
[7] 任志刚, 冯祖仁, 柯良军, 张兆军, REN Zhi-gang, FENG Zu-ren, KE Liang-jun, ZHANG Zhao-jun. 基于聚类分析的增强型蚁群算法 [J]. 控制与决策 2010.
[8] SUN Jun, FENG Bin, XU Wenbo. Particle swarm optimization with particles having quantum behavior [J]. CEC2004 Evolutionary Computation Congress 2004.