基于人工蜂群算法的BP神经网络研究

摘要

BP神经网络具有实现非线性映射特点和较强的容错能力、泛化能力等优点。然而,因为其采用了最速下降梯度寻优算法,在实际应用中往往出现收敛速度缓慢、时常陷入局部极小值等缺陷。人工蜂群算法是受蜂群个体间通过相互协作对既定目标进行寻优的群体行为启发提出的一种新型群智能优化算法,具有很好的全局收敛特性,其次有较强的自适应性、协作性、鲁棒性、快速性等特点。文中探讨用人工蜂群算法来优化BP神经网络算法,进一步提高BP神经网络性能。