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基于协同进化PSO的分类器学习算法

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微粒群算法是一种简单、随机的进化群体算法,能够有效地解决数学性质比较复杂的优化问题.神经网络分类器能够解决复杂的非线性空间上分类的问题,它的训练学习算法要求更简单有效.文中将微粒群优化算法应用于神经网络分类器的学习,并加入协同进化机制以增强其性能.实例表明协同PSO算法的优越性.

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来源
《计算机应用与软件》 |2006年第3期|103-104107|共3页
作者
代洪涛; 王小平;
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作者单位

同济大学计算机科学与工程系;

上海;

200092;

同济大学计算机科学与工程系;

上海;

200092;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术 ;
关键词
微粒群算法 ; 分类器 ; 学习算法 ; 协同进化 ;

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