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基于改进的PSO算法的神经网络相关性剪枝优化,改进pso算法,剪枝算法,alphabeta剪枝算法,决策树剪枝算法,alphabeta剪枝算法,阿尔法贝塔剪枝算法,αβ剪枝算法,什么是剪枝算法,决策树后剪枝算法
27 9 Vol． 27 No． 9
第 卷第 期 计 算 机 应 用 研 究
2010 9 Application Research of Computers Sep． 2010
年 月
基于改进的 PSO 算法的
神经网络相关性剪枝优化*
1，2 1 1
， ，
涂娟娟 詹永照 韩 飞
(1． ， 212013 ;2 ． ，
江苏大学计算机科学与通信工程学院 江苏镇江 江苏科技大学计算机科学与工程学院 江苏
镇江 212003)
: 、 ，
摘 要 针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢 易陷入局部最优的问题 提出了一种基于改进的分期变异
(SMPSO) 。SMPSO ，
微粒群优化算法 的神经网络相关性剪枝优化方法 在初期使适应度过低的微粒发生变异 在
， SMPSO 。
后期使停滞代数过高的个体极值和全局极值发生变异 后将 用于优化神经网络相关性剪枝算法 实验
， BP PSO ， 、
结果表明 该方法与采用 算法及标准 算法进行相关性剪枝相比 在训练收敛速度 剪枝效率及分类正确
率三方面都有较大提高。
: ; ;
关键词 神经网络 剪枝 微粒群优化算法
中图分类号:TP183 文献标志码:A 文章编号:1001-3695 (2010)09-3253-03
doi :10 ． 3969 /j ． issn． 1001-3695． 2010 ． 09 ． 013
Neural network correlation pruning optimization based on
improved PSO algorithm
TU Juan-juan1，2 ，ZHAN Yong-zhao1 ，HAN Fei1
(1． School of Comp uter Science ＆ Telecommunication Engineering ，Jiangsu University ，Zhenj iang Jiangsu 2120 13 ，China ;2． School of Comp u-
ter Science ＆ Engineering ，Jiangsu University of Science ＆ Technology ，Zhenj iang Jiangsu 212003 ，China)
Abstract :The traditional neural network training a
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