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首页 > 过刊浏览>2007年第26卷第1期 >38-42
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基于免疫克隆算法的协同神经网络参数优化
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中图分类号:

TP18

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国家高技术研究发展计划(863计划) , 国家自然科学基金 , 国防预研基金


PARAMETERS OPTIMIZATION OF SYNERGETIC NEURAL NETWORK BASED ON IMMUNITY CLONAL ALGORITHM
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    针对现有协同神经网络参数优化方法的不足,提出了一种基于免疫克隆算法的参数优化方法.与在平衡注意参数条件下的算法和在不平衡注意参数条件下基于遗传算法和模拟退火算法的优化方法相比,新方法具有全局兼局部寻优能力,不易陷入局部极值,并且迭代步长是自适应调整的.对纹理图像与遥感图像的分类识别结果表明:新方法不仅具有更快的收敛速度而且具有更优的分类识别性能,同时验证了注意参数及所有参数对各原型模式之间竞争态势的影响,从而达到更佳的分类识别效果.

    Abstract:

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    引证文献
引用本文

马秀丽,刘芳,焦李成.基于免疫克隆算法的协同神经网络参数优化[J].红外与毫米波学报,2007,26(1):38~42]. MA Xiu-Li, LIU Fang, JIAO Li-Cheng. PARAMETERS OPTIMIZATION OF SYNERGETIC NEURAL NETWORK BASED ON IMMUNITY CLONAL ALGORITHM[J]. J. Infrared Millim. Waves,2007,26(1):38~42.]

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  • 最后修改日期:2005-12-21
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