王来
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 供职机构：哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 采用改进的粒子群算法训练CNNE模型被引量：1
- 2007年
- 提出用人工智能算法——粒子群优化算法(PSO)对CNNE模型进行训练,并针对标准粒子群算法易限于局部极小点的局限性,采用了一种带有梯度加速的粒子群算法,通过引入梯度信息来影响粒子速度的更新.为防止陷入局部最优,在群体最优信息陷入停滞时,对部分粒子进行重新初始化,从而保持群体的活性,减小群体陷入局优的可能性.采用粒子群算法训练的CNNE模型较原来的分布式最速下降法而言,在保证精度的前提下,提高了算法的收敛速度,解决了发射率的在线实时测量问题.
- 杨春玲王来朱敏
- 关键词：粒子群
