基于蚁群算法的多层前馈神经网络

【摘要】：反向传播算法是神经网络中应用广泛的一种多层前馈神经网络模型。但算法有求解精度低、搜索速度慢、易于陷入极小的缺点。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,有正反馈、分布式计算、启发性收敛等特性。这些特性使得解题过程加快,易于实现分布式计算。将蚁群算法和神经网络相结合起来,实现了非线性模型的辨识问题及倒立摆的控制。仿真实验表明:用蚁群算法训练神经网络,可兼有神经网络广泛映射能力和蚁群算法快速全局收敛的性能。

下载App查看全文

下载全文更多同类文献

PDF全文下载

CAJ全文下载

(如何获取全文？欢迎：购买知网充值卡、在线充值、在线咨询)

CAJViewer阅读器支持CAJ、PDF文件格式，AdobeReader仅支持PDF格式

	【相似文献】
	【相似文献】

中国重要会议论文全文数据库

前10条

1	刘杰;闫清东;;基于蚁群算法的移动机器人路径规划技术的研究[A];逻辑学及其应用研究——第四届全国逻辑系统、智能科学与信息科学学术会议论文集[C];2008年
2	严彬;熊伟清;程美英;叶青;;基于拥塞控制的多种群二元蚁群算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
3	宋春峰;侯媛彬;赵圣刚;;蚁群算法在陀螺温控系统中的应用研究[A];第十四届全国煤矿自动化学术年会暨中国煤炭学会自动化专业委员会学术会议论文集[C];2004年
4	师凯;蔡延光;邹谷山;王涛;;运输调度问题的蚁群算法研究[A];04'中国企业自动化和信息化建设论坛暨中南六省区自动化学会学术年会专辑[C];2004年
5	何灿;邢建春;杨启亮;王荣浩;王书怀;;基于改进蚁群算法的新型PID整定方法研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
6	张宁;徐晓静;;蚁群遗传算法设计与实现[A];第九届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2007年
7	周龙;霍婷婷;;蚁群算法的发展及应用现状[A];第三届中国智能计算大会论文集[C];2009年
8	肖智;钟波;李昌隆;陈玲;;一种基于蚁群算法的物流优化方法[A];2003中国控制与决策学术年会论文集[C];2003年
9	王旭;张江;崔平远;;一种基于蚁群算法求解路径规划问题的新方法[A];2003年中国智能自动化会议论文集（下册）[C];2003年
10	陈知美;顾幸生;;基于蚁群算法的Job Shop问题[A];第二十三届中国控制会议论文集（上册）[C];2004年

中国博士学位论文全文数据库

前10条

1	薛云;基于蚁群算法和支持向量机的矿化蚀变信息提取研究[D];中南大学;2008年
2	程世娟;改进蚁群算法及其在结构系统可靠性优化中的应用[D];西南交通大学;2009年
3	周爽;蚁群算法在高光谱图像降维和分类中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
4	张克勤;滑模变结构控制理论及其在倒立摆系统中的应用研究[D];浙江大学;2003年
5	王玉坤;自适应逆控制及其应用的研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
6	吕勇;蚁群优化算法及在网络路由中的应用研究[D];浙江大学;2005年
7	李艳君;拟生态系统算法及其在工业过程控制中的应用[D];浙江大学;2001年
8	杨剑峰;蚁群算法及其应用研究[D];浙江大学;2007年
9	顾一中;无线传感器网络地理位置路由相关技术研究[D];南京理工大学;2008年
10	田明俊;智能反演算法及其应用研究[D];大连理工大学;2006年

中国硕士学位论文全文数据库

前10条

1	潘鹏竹;协同制造调度问题的蚁群算法研究[D];沈阳工业大学;2010年
2	狄艳坤;神经网络技术在倒立摆系统中的应用研究[D];哈尔滨理工大学;2010年
3	焦灵侠;模糊控制在倒立摆系统中的应用研究[D];西安工业大学;2010年
4	王玉琢;基于模糊神经网络的倒立摆系统控制研究[D];哈尔滨理工大学;2010年
5	张建民;基于改进蚁群算法的物流配送路径问题研究[D];新疆农业大学;2010年
6	汪涛;模糊神经网络控制在单级倒立摆系统中的应用[D];合肥工业大学;2004年
7	陈冲;量子群智能算法及其在控制器优化设计中的应用[D];哈尔滨工业大学;2010年
8	郭刚;自适应神经模糊控制策略在倒立摆系统中的研究[D];太原理工大学;2004年
9	钱征;基于强化学习的倒立摆控制研究[D];北京工业大学;2005年
10	王瑞霞;基于强化学习的倒立摆控制[D];北京工业大学;2005年

	快捷付款方式		订购知网充值卡	订购热线	帮助中心
	微信支付支付宝银行卡	知网卡在线购卡更多>>	免费送卡上门银行汇款购卡邮局汇款购卡	400-819-9993 010-62982499 010-62783978	常见问题在线咨询阅读器下载	充值中心知网卡新手指南