一种基于改进灰狼算法的BP神经网络优化方法
基本信息
申请号 | CN202010496667.0 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN111723945A | 公开(公告)日 | 2020-09-29 |
申请公布号 | CN111723945A | 申请公布日 | 2020-09-29 |
分类号 | G06N20/20(2019.01)I | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 勾广欣;倪萌 | 申请(专利权)人 | 杭州欣禾圣世科技有限公司 |
代理机构 | 北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人 | 杭州欣禾圣世科技有限公司 |
地址 | 310000浙江省杭州市余杭区文一西路1818-2号6幢406室 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本发明公开了一种基于改进灰狼算法的BP神经网络优化方法,其包括如下步骤:(Ⅰ)选择BP神经网络本身的结构;(Ⅱ)利用复数值编码方式初始化灰狼种群、初始化参数A,α和C,确定最大迭代次数;(Ⅲ)确定神经网络适应度函数、输出节点的激励函数;(Ⅳ)计算灰狼个体适应度值,找出适应度值的最优解,次优解以及第三优解,更新剰余灰狼ω的位置信息、参数A,α和C的值;(Ⅴ)选取训练样本和测试样本进行实验,并记录误差及其对应的最优解;(Ⅵ)判断是否满足达到最大迭代次数或者达到设定的误差值;以及(Ⅶ)最后返回结果为灰狼α的位置,以及训练过程每一次迭代灰狼α的位置,灰狼α所在位置的最小误差,训练样本和测试样本的误差。 |
