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    基于APSO優(yōu)化的小麥條銹病神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

    2012-04-29 12:04:09莫麗紅
    湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2012年11期
    關(guān)鍵詞:仿真

    莫麗紅

    摘要:針對小麥條銹病預(yù)測模型中樣本數(shù)有限、樣本分布不均的情況,在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入改進(jìn)的APSO優(yōu)化算法,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值及閾值進(jìn)行優(yōu)化,一方面加入慣性權(quán)值及約束系數(shù),另一方面在適應(yīng)度函數(shù)中加入權(quán)值平方懲罰項(xiàng)來提高泛化能力,同時對“早熟”現(xiàn)象引入變異操作。通過少樣本數(shù)據(jù)的多角度仿真,結(jié)果顯示,學(xué)習(xí)收斂速度及對新樣本的泛化能力均得到了明顯提高。改進(jìn)的APSO-BP算法能克服常規(guī)BP算法在收斂速度及泛化能力方面的局限性,比常規(guī)BP算法及常規(guī)PSO-BP算法優(yōu)越。

    關(guān)鍵詞:自適應(yīng)粒子群算法;泛化能力;仿真;小麥條銹病

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