WNN中的改进PSO算法及参数初始化.pdf

第 卷 第 期 华 中 科 技 大 学 学 报 自然科学版 34 8 Vol.34 No.8 年 月 Z006 8 J. uazhon Univ. of Sci. Tech. Nature Science Edition Au . Z006 g g WNN 中的改进PSO算法及参数初始化 岑翼刚 孙德宝 李 宁 !华中科技大学 控制科学与工程系湖北 武汉 430074# 摘要!利用粒子群 算法替代 算法对小波神经网络 进行训练 针对局部极小值问题提出了改 PSO BP WNN 进的PSO算法 即判断当粒子陷入局部极小时将其重新初始化 并对小波的平移和伸缩参数的初始化进行了 研究 避免了网络的盲目有哪些信誉好的足球投注网站 减少了迭代次数 通过非线性函数逼近的仿真结果表明 上述措施有效提高了. 网络有哪些信誉好的足球投注网站成功率 在一定程度上解决了局部极小值的问题. 关 键 词!小波神经网络 粒子群优化算法 平移参数 伸缩参数 中图分类号! 文献标识码! 文章编号! TP391 A 1671-451Z Z006 08-0043-03 Initialization of thewavelet arametersand the a lications p pp of advanced PSoal orithm in WNNg CenYi an Sun Debao Li Nin g g g Abstract PSO al orithm to instead of the BP al orithm for the wavelet neural network trainin was g g g used. The advanced PSO al orithm is ro osed b aimin at the local minimum roblem. The initial- g p p y g p ization method of the scale arameters and the translation arameters of the wavelet are ro osed in p p p p order to a