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综述-人工神经网络发展前沿
人工神经网络发展前沿
高阳
目录
蜂群算法的研究及其在人工神经网络中的应用
基于量子计算多 Agent 的人工神经网络训练方法
灰色神经网络改进算法及其应用研究
概述
概述
神经网络在很多领域已得到了很好的应用,但其需要研究的方面还很多。其中,具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他 技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统,已经成为一大研究热点。
目前这方面工作有:神经网络与蜂群算法、遗传算法、灰色系统、量子计算、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论等的融合。
蜂群算法在人工神经网络中的应用
人工蜂群算法是由土耳其学者 Karaboga 于 2005 年提出的。算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法,是集群智能思想的一个具体应用。
蜂群算法
蜜源
雇佣蜂
非雇佣蜂
基本组成
基本行为
蜜源招募
放弃蜜源
侦查蜂
跟随蜂
蜂群算法在人工神经网络中的应用
蜜源
雇佣蜂
侦查蜂
跟随蜂
一一对应,在蜜源周围有哪些信誉好的足球投注网站并更新蜜源
蜜源招募,蜜源质量越高,招募到跟随蜂的概率越高
在一处蜜源停留次数超过limit,
放弃蜜源
在蜜源空间中随机找到一个新蜜源,成为雇佣蜂
算法示意图:
直到蜜源达到指定精度,或者达到最大迭代次数,则停止。
组合预测模型
蜂群算法
神经网络模型
优点:并行性、良好自学习自适应能力
缺点:易陷入局部极小,收敛速度慢
优点:参数少、收敛快、全局有哪些信誉好的足球投注网站能力强
局限:早熟收敛,有哪些信誉好的足球投注网站方式缺少引导性
蜂群算法在人工神经网络中的应用
灰色神经网络改进算法及其应用研究
灰色系统理论是中国著名学者邓聚龙教授在1982年创立的一门新兴横断学科,它以“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象,主要通过对部分已知信息的生成、开发,提取有价值的信息,实现对系统运行规律的正确认识和确切描述,并据以进行科学预测。
灰色理论:
优点:
1、不需要大量样本。
2、样本不需要有规律性分布。
3、计算工作量小。
4、定量分析结果与定性分析结果不会不一致。
5、可用于Recent、短期、中长期预测。
6、灰色预测准确度高。
灰色神经网络改进算法及其应用研究
组合预测模型
灰色预测模型
BP神经网络模型
优点:结果稳定,有误差反馈
缺点:易陷入局部极小,收敛速度慢
优点:能够较好的反映数据整体的变化趋势
缺点:不能进行自我反馈调节,学习能力有限
参考文献
[1]. 王允霞, 蜂群算法的研究及其在人工神经网络中的应用, 2013, 华南理工大学. 第 57页.
[2]. 邢昕, 灰色神经网络改进算法及其应用研究, 2011, 华中科技大学.
[3]. 孟祥萍, 皮玉珍与赵亮, 基于量子计算多Agent的人工神经网络训练方法. 计算机仿真, 2011(11).
[4]. Isaac Chuang, Course 1 Principles of quantum computation, In: Daniel Estève, Jean-Michel Raimond and Jean Dalibard, Editor(s), Les Houches, Elsevier, 2004, Volume 79, Pages 1-54, ISSN 0924-8099, ISBN 9780444517289
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