粒子群优化与神经网络的结合
∑w
i =1
nI
hi
* o pi
Feedforward學習過程 學習過程
隱藏層： o ph = f (net ph ), h = 1,2,.., nH ,
net ph = ∑ whi * o pi + θ h
i =1 nI
輸入層 隱藏層
o ph = f (net ph )
輸出值 誤差值
輸出值 誤差值
Particle Swarm Optimization -Neural Networks (PSO-NN)
粒子群尋優法結合類 神經網路
簡介
起源
生物社會學家對鳥群捕食的行為研究。
原理
我們可以設想這樣的一個場景，一群鳥再隨機搜 尋食物。這個區域裡只有一塊食物。所有的鳥都 不知道食物再哪裡，但他們知道目前距離食物還 有多遠，那麼找到食物的最佳策略是什麼？最簡 單的方法就是找尋距離食物最近的鳥 距離食物最近的鳥之周圍區域 距離食物最近的鳥 及根據自己本身飛行的經驗 飛行的經驗判斷食物的所在。 飛行的經驗
輸出值 誤差值 輸出層
其中，oph為第h個隱藏層節點輸出，netph 為第h個隱藏層節點淨輸入值，而θh為第h 個隱藏層節點的偏權值，whi是第h個隱藏 層節點對第i個輸入層節點的鏈結權重值， f(netph) 為網路之激發函數。
o pk = f (net pk )
Feedforward學習過程 * o 學習過程 ∑w
(7) (8) (9) (10)
vx[][] = vx[][] + rand ()* p _ increment *(pbestx[][]- presentx[][]) (11) vx[][] = vx[][] + 2* rand ()*( pbestx[][]- presentx[][]) + 2* rand ()*( pbestx[][ gbest ]- presentx[][]) (12)
Evaluate the fitness value and devised Pbest, Gbest
Terminate condition achieved
No
log-sigmoid layer
log-sigmoid layer 3-layers feed forward Neural Network
演算法流程
1. 2. 3. 4. 5.
6.
Initial：
將群族做初始化，以隨機的方式求出每一Particle 之初始位置與速度。
Evaluation：
依據fitness function 計算出其fitness value 以作為判斷每一 Particle之好壞。
Fine the Pbest：
找出每一Particle 到目前為止的搜尋過程中最佳解，這個最佳解我們 將之稱為Pbest。
Q＆A ＆
Algorithm PSO (m, MAXITER, R1, R2) m : number of sample points(particle) MAXITER: maximum number of iterations C1, C2: learning constant R1, R2: velocity random parameter, R1, R2 ∈ [0,1] 1. Initialize ( ) 2. Iteration ← 1 3. While (iteration< MAXITER) do 4. 5. Evaluate ( ) Updating velocities and positions ( R1, R2, C1, C2)
6. 7.
Move() Iteration ← iteration +1
8. end while
輸入層 用以表現網路的輸入變數，沒有計算能力，其輸 入變數的個數視處理問題的狀況而定 隱藏層 用以處理輸入單元送來的資料，使用線性轉換函 數。 輸出層 當網路在訓練時，此輸出為一訓值，將訓練值和 實際值的誤差回饋互連接權值(Connect Weight)， 以調整權值至最佳狀態，直至網路收斂為止。
∂E ∆wkh = −η = η * δ k * o ph ∂wkh
δk定義為：
δ k = o pk * (1 − o pk ) * ( d pk − o pk )
坡度遞降法(Gradient Decent Method)
相同的，從隱藏層到輸入層，將成本函 數對此層的連結權重值的偏微分為：
∂E ∆whi = −η = η * δ h * o pi ∂whi
簡介
Particle Swarm Optimization (PSO)為 James Kennedy 於19957 所提出。
Eval = ( presentx − 100) + ( presenty − 100)
(1)
if presentx[] > pbestx[] then vx[] = vx[] − rand ()* p _ increment if presentx[] < pbestx[] then vx[] = vx[] + rand ()* p _ increment if presenty[] > pbesty[] then vy[] = vy[] − rand ()* p _ increment if presenty[] < pbesty[] then vy[] = vy[] + rand ()* p _ increment
Feedforward學習過程 學習過程
輸入層：
o pi = x pi ,
i = 1,2,..., nI
其中， xpi為訓練範例p(pth pattern)第i個 輸入層節點。 opi為第i個輸入層神經元的 輸出。 o pi = x pi
輸出值
誤差值
輸出值 誤差值
輸出值 誤差值 輸入層 隱藏層 輸出層
(2) (3) (4) (5)
if presentx[] > pbestx[ gbest ] then vx[] = vx[] − rand ()* p _ increment if presentx[] < pbestx[ gbest ] then vx[] = vx[] + rand ()* p _ increment if presenty[] > pbesty[ gbest ] then vy[] = vy[] − rand ()* p _ increment if presenty[] < pbesty[ gbest ] then vy[] = vy[] + rand ()* p _ increment
而
δ h = o ph * (1 − o ph ) * ∑ wkhδ k
k
坡度遞降法(Gradient Decent Method)
在得到節點與節點之間的權重值的修正 量後，便可帶入修正公式
− ∂E (t ) w(t ) = −η ( ) + βw(t − 1) ∂w
其中，i、h和k為輸入層、隱藏層、輸出層節 點數，η為學習速率（Learning rate）表示控 制每次以坡度遞降法最小化誤差函數的調幅， β為動量係數（Momentum coefficient），而t 為網路訓練過程的訓練次數（epoch、 iteration）。
坡度遞降法(Gradient Decent Method)
為了要降低成本函數E可經由節點與節 點之間的連結權重值調整來達成，即：
E (W + ∆W ) < E (W )
其中， ∆ W為節點與節點之間的連結權 重值修正量。
坡度遞降法(Gradient Decent Method)
故對成本函數作二個結點之間的連結權 重值的偏為分為：
Start
END
Yes Initialize particle velocities and positions, each coordinate elements for the particle represent the NN weights Updating velocity and position for each particle
no i =1 kh
ph
輸出值
輸出層：
o pk = f ( net pk ), k = 1,2,..., nO net pk = ∑ wkh * o ph + θ k
k =1 nO
輸入層 隱藏層 輸出層
誤差值
輸出值 誤差值
輸出值 誤差值
其中，為opk第k個輸出層節點輸出， netpk 為第k個輸出層節點的淨輸入值，而θk為第 k個輸出層節點的偏權值，是wkh第k個輸出 層節點對第h個隱藏層節點的鏈結權重值， f(netpk)為網路之激發函數。
坡度遞降法(Gradient Decent Method)
定義成本函數E（Cost function）
1 EP = 2 E =
P
( d pk − o pk ) 2 ∑
k
∑E
其中，Ep 為各訓練範例輸出的誤差，E 為所有訓練範例的總輸出誤差，dpk為第 k個輸出層節點目標值，k為輸出節點數， 而p為訓練範例的個數。
Fine the Gbest：
找出所有Particle 到目前為止所搜尋到的整體最佳解，此最佳解我們 稱之為Gbest。
Update the Velocity：
依據式(1) 與式(2) 更新每一Particle之速度與位置。
回到步驟2. 繼續執行，直到獲得一個令人滿意的結果或符合終止 條件為止。
速度更新
Vid = w × Vid + c1 × Rand () × ( pid − xid ) + c2 × Rand () × ( p gd − xid ) xid = xid + Vid
基于粒子群优化的BP神经网络
基于粒子群优化的ＢＰ神经网络【摘要】人工神经网络的优化学习是其研究中的一个重要课题。
将粒子群优化算法用于BP神经网络的学习，将粒子优化算法的全局搜索和BP神经网的局部搜索相结合，并设计一网络实例加以训练，达到了比较满意的效果。
【关键词】粒子群优化算法BP神经网络BP算法BP网络(Back Propagation Network)是用途最为广泛的一类神经网络，具有很强的信息处理能力。
但是，由于BP算法的基本思想是最小二乘法，采用的是梯度搜索技术，难免存在收敛速度慢、局部极小等问题。
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimaziton，简称PSO )是由Kennedy J和Eberhart R C于1995年提出的一种优化算法，源于对鸟群和鱼群群体运动行为的研究。
由于其容易理解，易于实现，不要求目标函数和约束条件是可微的，并能以较大概率求得全局最优解，目前已在许多优化问题中得到成功应用。
由于它具有并行计算的特点，而且可以提高计算速度。
因此，可以用粒子群优化算法来优化BP网络。
一、BP神经网络及其算法BP网络是一种具有三层或三层以上的单向传播的多层前馈网络，其拓扑结构如图1。
图1 拓扑结构图BP算法的执行步骤如下：(1)对各层权系数置一个较小Wij的非零随机数。
(2)输入一个样本X=(X1，X2，…，x n)，以及对应期望输出) Y=(y1，y2，…，yn)。
(3)计算各层的输出。
对于第k 层第i个神经元的输出有：Uki=∑WijXk-1i，Xki=f(Uki)(一般为sigmoid 函数，即f(x)=1/(1-epx(-x))。
(4)求各层的学习误差dki。
对于输出层，有，k=m，dmi=Xmi(1-Xmi)(Xmi-Ymi)。
对于其他各层，有dxi=Xki(1-Xki)∑Wijdk+1i。
(5)修正权系数Wij。
Wij (t+1)=Wij-η•dki•Xk-1j。
粒子群优化算法在计算机神经网络中的应用
研究者发现通过对导函数进行求解 因为这种算法具 有全 局优化 的特 点， 所 以被广泛 的用于 函数 优化 优化 问题 带了新的解决办法 ， 但是这种求导 的解决方法也有一个很大 的 和计算 机神经 网络等领 域 中。 目前 ， 国 内对 于粒子群优 化算法 的 也可以解 决优 化问题。 研 究 尚处于发展 阶段 ， 今后还有 很多工 作要逐步 展开 。 本文将针 缺 陷 就 是 导 函数 只 能 对 一 些 简 单 的 并 且 满 足 一 定 条 件 的 问 题 进 对 于复杂 问题 的优化就 需要 悍匪很大 的精 力和时 间， 因 对 现有 的研 究， 对粒子群优化算法 的产生和发展 以及其在神经 网 行优 化， 此 ， 实 际 运 用 并 不 是 很理 想 。 络 中的应用进行 论述 ， 同时对粒 子群 优化算法 的未来发展趋 势进 行 展望 。 ． 就在研 究者 走投无路 的时候， 数值 算法应运而 生。 所 谓数值
ｎｅｕｒ ａｌ ｎｅ ｔ ｗ ｏｒ ｋ
Ｄｉ ｎ ｇ Ｌ ｉ ｎ ｇ ， Ｆ ａ ｎ Ｐｉ ｎ ｇ ， Ｗｅ ｎ Ｂｉ ｎ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｈ ｕ ｂ ｅ ｉ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ． ４ ２ １ ０ ０ ９ ）
粒子群优 化算 法在计算机神经网络 中的应用
丁 玲 ， 范 平 ， 闻 彬 （ 湖北科技 学院计 算机 科学与技 术学院 ４ ２ １ ０ ０ ９ ）
摘要 ： 粒子群优化算法 是一种新型 的计算技术 ， 具有全局优化 的优势， 因而被广泛 的应用于优化 函数和计算机神经 网络 中。 本
基于粒子群优化算法的神经网络在油品质量预测中的应用
Ｔ ｅａｖ ｔ ｅｏ Ｓ ｈｔｉｉ ｅ ｙｔ ｏｅａ ｄｔ ａｈｅｅ ｏｅ ｉ ｅｒｔ ｇＰ Ｏ ａｄＮ （ ｅｒｌ ｅ ｏｋ Ｗ ｈ ｄａ ａ ｆ Ｏ ｉ ｔａ ｔｓ ａ ｏ ｐ ｒｔ ａ ｃ ｉ ． ｍ ｄｌ ｎ ｇａ ｎ Ｓ Ｎ ｎｕａ ｎｔ ｒ） ａ ｎ ｇ Ｐ ｓ ｓ ｅｎ ｏ ｖ Ａ ｔ ｉ ｎ ｗ ｓ
粒子 群优化算 法 （ａｉｅ ｗｒ ｐｍｚ ｉ ， Ｓ ） ｐｒｃ ａ ｏｔ ｉｔｎ ＰＯ 目前 ｔｌ ｓ ｍ ｉ ａ ｏ 已经演化成为一种简单实用的优化计算方法 。ＰＯ算法 概念 Ｓ 简单 ， 易实现 ， 具有深 刻的智能 背景 ， 于科 学研 究 容 并且 适合 和工程应用 ， 前 国内对 ＰＯ算法 的研 究不 是很 多 ， 目 Ｓ 特别 是
基 于粒 子群 优 化 算 法 的神经 网络在 油 品质 量预 测 中的应 用
李 方方 赵 英 凯 贾玉莹 ， ， （． １ 南京 工业 大学 自动化 学 院 ， 苏 南京 ２００ ； 江 １０９ ２ ．南京 工业 大 学 信 息科 学与工程 学 院， 苏 南京 ２００ ） 江 １０９
（ｉ ｎｆｎ ｌ １０ ＠ １３ ｃｎ） １ａ ｇ ｇ０ ６ ４ ６ ．ｏ ｆ ａ
Ａｂｔ ｃ：Ｐ Ｏ（ ａｔｌ Ｓ ａｎ ｏ ｔ ｚｔ ｎ ａ ｏｉ ｍ ｉ ａ ｋｎ ｆｓ ｃａｔ ｌｂｌｏ ｔ ｚｔ ｎ ｂ ｅ ｎ Ｓａｎ ｓｒ ｔ Ｓ ｐ ｒｃｅ Ｗ ｌｌ ｐｉ ａｉ ） ｌ ｒｈ ｓ ｉｄ ｏ ｔ ｈｓｃ ｇ ａ ｐｉ ａｏ ａ ｄ ｏ Ｗ ｌｌ ａ ｉ ＇ ｍｉ ｏ ｇ ｔ ｏ ｉ ｏ ｍｉ ｉ ｓ ＇
ｉｔｌ ｇ ｎ ｅ ｎｅ ｌ ｅ ｃ ．Ｔ ｒ ｕ ｈ ｔｅ ｉ ｔ ｒｃ ｉｎ ｏ ａ ｉｌ ｓ Ｓ ｅ ｒ ｈ ｓｔ ｅｓ ｌ ｔ ｎ ｓ ａ ｅ ｉ ｔｌ ｇ ｎ ｙａ ｄ ｆｎ ｓ ｏ ｔ ｈ ｅ ｔ ｏ ｕ ｏ ． ｉ ｈ ｏ ｇ ｈ ｎ ｅａ ｔ ｆｐ ｒ ｃ ｅ ，Ｐ Ｏ ｓ ａ ｃ ｅ ｏｕ ｉ ｐ ｃ ｎｅｌ ｅ ｔ ｎ ｄ ｕ ｅ ｂ ｓ ｌｔ ｎ ｏ ｔ ｈ ｏ ｉ ｌ ｉ ｔ ｓ ｉ
基于改进粒子群优化算法的神经网络设计
（ ．西北 工业 大学 自动化 学 院 ， １ 西安 ７０７ ； ． １０ ２ ２ 陕西工 业职 业技术 学 院 工业 中心 ，陕西 成 阳 ７２０ ） １００ 摘 要 ：借鉴 分层递 阶 结构原 理和 蚁群 算 法的思 想 ， 出了一种基 于信 息素 的粒子 群算 法并 用来优 化 前 向神 经 提
Ｋｅ ｒ ｓ ｐ ｒｉｌ ｗ ｒ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ；ａ ｔ ｏ ｏ ｙ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ；ｐ ｅ ｏ ｎ ；ｎ ｕ ａ ｅｗｏｋ ｄ ｓｇ ｙ ｗｏ ｄ ： ａｔ ｅ ｓ ａ ｍ ｐ ｉ ａｉ ｃ ｍｉ ｏ ｎ ｌ ｎ ｐ ｉ ａ ｉ ｃ ｍｉ ｏ ｈ ｒ ｍｏ ｅ ｅ ｒ ｎ ｔ ｒ ｅ ｉｎ ｌ
网络 的结 构和权 值 。通过 在控 制基 因中释 放信 息 素进行 粒子 控制 基 因的更新 ， 实现 了粒子 间信 息的 共享 。粒子
群的 惯性权 重采 用指 数 曲线 衰减 的形 式 ， 每代 最差 粒子 的 速度 随机 加 入 干扰 ， 给 克服 了标 准 粒子 群 算 法在 寻优 时 出现 的 粒子早 熟现 象。仿 真 结果表 明该 算 法能 快速确 定神 经 网络的 结构和 权值 ， 现 出良好 的收敛 性 能。 表 关 键词 ：粒 子群 算法 ； 群算 法 ； 息素 ； 经 网络设 计 蚁 信 神
中图分 类号 ：Ｔ １ ３ Ｐ８ 文献标 志码 ：Ａ 文 章编 号 ：１０ ．６ ５ ２０ ） １３ ｉｎ ｏ ｅ ｄ ｆｒ ｒ ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ｓｇ ｆｆｅ ｏ ｗａ ｄ ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ
１ １ ・ １ ・ １ ● ’
粒子群优化 （ ａｔｌ ｓａｍ ｏｔ ｚｒ Ｐ Ｏ） 一种新 兴 的 ｐｒｃｅ ｗ ｒ ｐｉ ｅ，Ｓ 是 ｉ ｍｉ
基于群智能方法 的进 化优化技术 ． ， ２ 其模 拟鸟群 和鱼 群等人 Ｊ
粒子群算法与神经网络结合的优化算法研究
粒子群算法与神经网络结合的优化算法研究随着人工智能和数据分析的快速发展，优化算法作为一种重要的数学方法，在各个领域中得到了广泛应用。
其中，粒子群算法和神经网络结合的优化算法，已经成为优化问题的一种新思路。
粒子群算法是一种优化算法，灵感来源于鸟群捕食的策略。
鸟群在进行捕食时，会根据周围环境和食物的分布情况，不断调整自己的方向和速度。
同样，粒子群算法中的“粒子”，也会根据周围其他粒子的信息和当前环境的优化目标，去更新自己所处的位置和速度。
神经网络作为另一种常用的数学方法，其本质是一种多层次的非线性函数。
神经网络通常被用来解决分类、识别和预测等问题。
其通过对输入变量的权重和偏差进行变化，不断调整模型参数，从而优化预测的准确性和泛化能力。
将这两种方法进行结合，即可形成一种有效的优化算法。
具体而言，粒子群算法可以用来寻找神经网络中的最优参数，从而提高模型的性能。
而神经网络则可以作为粒子群算法的优化目标，通过反馈神经网络预测误差，不断调整粒子的位置和速度。
这种结合方法的好处在于，能够同时利用粒子群算法的全局优化和神经网络的非线性优势。
在一些特定的优化问题中，甚至可以得到比单一方法更优秀的解决方案。
另外，在实际应用中，这种结合方法也有着很大的潜力。
例如，在智能物流中，可以运用粒子群算法从一堆货物中找出最优的装载方式，在这个过程中可以利用神经网络为每个货物进行分类，不断调整粒子，从而更好地进行装载。
在医学影像诊断中，可以利用神经网络对医学影像进行自动识别和分析，然后通过粒子群算法优化多个相关参数，从而提高诊断准确率。
总之，粒子群算法和神经网络结合的优化算法，在各个领域中有着重要的应用和价值。
虽然这种结合方法还处于起步阶段，但我们相信在不久的将来，它们将会得到更广泛的应用，并为我们带来更加稳健、高效和准确的优化算法。
arima-pso-lstm模型的基本原理
arima-pso-lstm模型的基本原理
ARIMA-PSO-LSTM是一种将ARIMA模型、粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）和长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）结合起来的时间序列预
测模型。
ARIMA模型是一种经典的时间序列建模方法，通过对时间序
列数据的差分和自回归移动平均模型的拟合来预测未来的数值。
ARIMA模型适用于具有稳定的平均值和方差的时间序列数据。
PSO是一种启发式优化算法，模拟了鸟群觅食的行为，通过
迭代搜索最优解空间。
在ARIMA-PSO-LSTM中，PSO用于优化ARIMA模型中的参数。
LSTM是一种适用于时间序列数据的循环神经网络，具有记忆
单元和门控机制，可以有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
LSTM可以通过训练数据集来学习时间序列的模式，并
进行预测。
ARIMA-PSO-LSTM模型的基本原理是：首先，使用ARIMA
模型对时间序列数据进行拟合，并通过PSO算法优化ARIMA
模型中的参数。
然后，将优化后的ARIMA模型作为LSTM的输入，并使用训练数据对LSTM进行训练。
最后，使用训练
好的模型对未来的时间序列数据进行预测。
ARIMA-PSO-LSTM模型的优点在于可以充分发挥ARIMA模
型和LSTM模型的优势，通过优化ARIMA模型的参数和利用
LSTM捕捉时间序列数据的长期依赖关系，提高了时间序列预测的准确性和泛化能力。
基于粒子群优化算法的BP神经网络在图像识别中的应用
（） １
第 Ｐ个输入训练样本输 出层第 ｋ 个神经元的输出信
息 为
ｑ
＝
从输入到输 出的任 意非线性 映射。假设输入层、 隐
含层和输 出层的单元个数分别 为 ｎ ｑ ｍ， 、 、 利用该 网 络可实现 ｎ 维输入 向量 Ｘ＝（ － ） 到 ｍ维输 － ， 。
维普资讯
第２ ５卷第 ４期 ２０ ０ ６年 ｌ ２月
武
汉
丁
业
学
院
学
报
Ｖｏ ＿ ５ ｏ ４ ｌ２ Ｎ ．
Ｄｅ ２ ｏ ｃ． Ｏ ６
Ｊｕ ｎ ｌ ｏ Ｗｕ ａ Ｐ ｌｔｃ ｎｃ Ｕ ｉｅｓｔ ｏ ｒａ ｆ ｈｎ ｏｙｅ ｈ ｉ ｎｖ ｒｉ ｙ
经 验 和认 知 的影 响 ， 同时 也会 受 到 整 体 社会 行 为 的
应值 ， 若当前适应值更优 ， 则令 当前适应值为该微 粒历史最好适应值 ， 并保存该微粒 的位置为其个体
历史最好位置；比较群体所有微粒 的当前适应值 和 群体历史最好适应值 ， 若当前 适应值更优 ， 则令当 前适应值为历史全局最好适应值 ， 并保存历史全局
２ 粒子群优化算法 （ Ｓ Ｐ Ｏ）
２ １ 粒子群 优化 算 法思 想 ．
粒子群优化 算法 （ ａｉｅＳ ａ ｐ ｍｚ ｉ ， Ｐｒｃ ｗｒ Ｏ ｔ ｉ ｔ ｎ ｔｌ ｍ ｉ ａｏ
权值 、 加速 系数 、 最大允许 迭代次数或适应值 误差 限、 各微粒的初始位置和初始速度等。 ２２ ３ 前向计算 神经 网络直至输 出， ．． 并按预定准
０ 引 言
模式识别是近 ３ Ｏ年来迅速发展起来 的新兴学 科， 主要 目的是研究如何用机器来模拟人的学习、 识 别和思维能力。其中基于视觉图像的模式识别技术 广泛应用于工业 、 商业、 农业、 军事、 医学等领域¨ 。 Ｊ 人工神经网络中的 Ｂ 神经网络从仿生学的途 Ｐ 径模拟了人脑的智 能行为如信息处理、 存储及检索 功能 ， 结构简单 ， 易实现 ， 具有抗干扰能力强 、 自适 能 应学习以及能把识别处理和若干预处理融为一体来 完成等优点 ， 因此在模式识别 中应用非常广泛。传
基于粒子群优化的高维小波神经网络及其应用
第２ ７卷第 ３期
２ ０ １ ３年 ９月
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｓ ｈ ａ ｎ ｘ ｉ Ｎ ｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ
Ｎａ ｔ ｕ ｒ ｌ ａ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｖｏ １ ． ２ ７ Ｎ ｏ ． ３
Ｓ ｅ ｐ ｔ ．２ ０１ ３
文章编 号 ： １ ０ ０ ９ － ４ ４ ９ ０（ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ － ０ ０ ０ ６ － ０ ５
基 于 粒 子 群 优 化 的 高维 小 波神 经 网络 及 其 应 用
张碧夏 ， 邢进生
（ 山西师范大学数学 与计算 机科学学 院，山西 临汾 ０ ４ １ ０ ０ ４ ） 摘 要： 本文提 出一种粒子群优化小波神 经 网络 的新 方法． 先采 用基 于梯度 下降 的误 差 反传算法 调整
化， 符强等 ２ 利用人工神经网络预测 了热连轧参数 ， 王秀梅等 利用人工神经 网络预报热连轧机组轧制
压力 ．
针对生产热连轧产品的复杂工业过程 ， 所建 的神经网络模型具有输入变量维数高的特点， 使得模型在 实际 应用 中的 收敛 速度 和预测 精 度 不能 满 足 要 求 ． 万百 五 提 出 了逐 步 扩 大 样 本学 习算 法 ， 邢 进 生等
基金项 目：山西软科学基金资助项 目（ ２ ０ １ １ ４１ ０ ０ ３ ３ ０ － ３ ） ． 作者简介 ：张碧夏 （ １ ９ ８ ９ 一） ， 女， 山西宁武 人 ， 山西师范大学数 学与计算 机科学学院硕 士研究生 ， 主要从 事智能计算 方面 的 研究． 通讯作者 ： 邢进生 （ １ ９ ６ ４ 一） ， 男， 山西 太原人 ， 山西 师范大学数学与计算机科学学 院教授 ， 博士， 主要从事智 能控制 、 数据挖 掘、 人工神经 网络 、 技术转移理论及应用等方 面的研 究．
改进粒子群算法对BP神经网络的优化
粒 子 群 优 化 算 法 （ａ ｔ ｌ Ｓ ｒ Ｏｐ ｉ ｚ － Ｐ ｒｉ ｅ ｗａ ｍ ｔ ｃ ｍｉａ ｔ ｎ Ｐ Ｏ 最初是 由 Ｅ ｅ ｈ ｒ 士和 ｋ ｎ ｅ ｙ博士 ｉ 。Ｓ ） ｏ ｂ ｒ ａｔ博 ｅｎｄ
于 １９ ５年提 出并成 功地 用于函数优化…，后来 又进 ９
Ｂ Ｐ网络是一 种有效 的 自学习神经 网络 ， 具有一些 独特 的性质 ：信息 的分 布式存储和并行处理 ，具 有 自 组织、 自学 习能 力等 ，已经被广泛应 用于模式识 别、
ｎ ｔｏ ｌ ｖ ｒ ｏ ｅ ｌ ｔｔｏ ｓｉ ｏ ｅ ｓｏｗ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｄ ｔ ｅ ｌｃ ｌｅ ｔｅ ａｕ ｓｏ ａ ｉｉｎａ ｏ ｎ ｙ ｏ ｅ ｃ ｍｅｔ ｉ ａ ｎ ｎ ｂ ｔ ｔ ｌ ｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ａ ｏ ａ ｘｒ ｍｅ ｖ ｅ ｆｔ ｄ ｔ ｌ ｈ ｍｉ ｉ ｈ ｈ ｎ ｈ ｌ ｒ ｏ
因此 ，Ｂ 网络 的优化 改进 成为 了研究 的热 点之 Ｐ
行 了有效 的拓展 ，是 计 算智 能领 域 除蚁 群优 化 算法
（ ｎ ｏｏ ｙＯｐｉ ｚ ｔ ｎ ＡＣ ｔ９ 的另外一种群 Ａ ｔ ｌｎ ｔ Ｃ ｍｉａ ｉ ， Ｏ） １１ ｏ ２，
知识 工程、智能控 制等 方面。 尽管在诸 多应 用领 域取 得 了巨大的成功 ，然而仍存在着一些 问题 ：（） 习算 １学 法的收敛速 度慢 ；（） ２ 局部极 小问题 ；（） Ｐ神经网络 ３Ｂ
ｉ ｐ ｏ ｅ ａ ｔｃｅ ｓ ｒ ｐ ｍ ｉ ａ ｏ ｉ ｕｔｎ ｏ ｓｙ ｍ ｒ ｖ ｄ ｐ ｒｉｌ ｗａ ｍ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｓｍ ｌ ｅ ｕ ｌ ．Ｔｈ ｅ ｕ ｔｓ ｏｗｓｔ ａ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ａｇ ｒｔｍ ａ ｉ ｉ ａ ｅ ｒ ｓ ｌ ｈ ｈ ｔｔ ｍｐ ｏ ｅ ｌｏ ｉ ｄｕｔｗ ｉｈｓｏ Ｐ ｎｔ ｏｋｉ ｐｏ ｏｅ ． ｈ ｅ ｄｌ ｓｂｓｄｏ ｅ ｗ ｉｈ ｂ ｔ ｃ： ｅ ｔ ｄｔ ａｊｓ ｅ ｔ ｆＢ ｅ ｒ ｓ ｒｐ ｓｄ Ｔ ｅｎｗ ｍｏ ｅ ｉ ａｅ ｎ ｔ ｅ ｔ ｒ ｈ ｏ ｇ ｗ ｈ ｇ ａｊｓ ｎｓ ｆｒｄｔ ｎ Ｐａ ｏ ｔｍ ｂ ｎｎ ｅｓｕ ｔ ｅａｄｃ ｎ ｅｔ ｎｗ ｉｈｓ ｆ Ｐｎ ｔ ｏｋａｄ ｄ ｔ ｔ ｏ ａｉｏ ａ Ｂ ｌ ｒｈ ｙｔ ｉｇｔ ｒｃｕ ｎ ｏ ｎｃ ｏ ｅ ｔｏ ｅｗ ｒ ｎ ｕ ｍｅ ｔ ｉ ｌ ｇｉ ｕ ｈ ｔ ｒ ｉ ｇ Ｂ
基于粒子群优化的深度神经网络分类算法
基于粒子群优化的深度神经网络分类算法董晴;宋威【摘要】针对神经网络分类算法中节点函数不可导,分类精度不够高等问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的深度神经网络分类算法.使用深度学习中的自动编码机,结合PSO算法优化权值,利用自动编码机对输入样本数据进行编解码,为提高网络分类精度,以编码机本身的误差函数和Softmax分类器的代价函数加权求和共同作为PSO算法的评价函数,使编码后的数据更加适应分类器.实验结果证明:与其他传统的神经网络相比,在邮件分类问题上,此分类算法有更高的分类精度.%Aiming at problem that classification precision of neural network algorithm is not very high and node function doesn't have derivate,a new classification algorithm of deep neural network based on particle swarm optimization(PSO) is e autoencoder of deep study,and combined with PSO algorithm to optimize the weight,coder and decoder for input sample data using autoencoder.In order to improve the classification precision of network,take the error function of autoencoder and cost function of softmax classifier weight sum as evaluation function of PSO algorithm in common,making coded data more adapter to the classifier.The experimental results show that compared with other traditional neural network,the classification algorithm has higher classification precision on Email classification.【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2017(036)009【总页数】5页(P143-146,150)【关键词】深度神经网络;自动编码机;粒子群优化算法;分类【作者】董晴;宋威【作者单位】江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】TP183近年来，神经网络的研究一直受到学者们的关注，如感知机[1]，反向传播(back propogation,BP)神经网络[2]，径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络及其各种改进算法[3～5]等。