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        基于免疫克隆算法的協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化研究

        2014-06-20 18:26:15李冬梅
        無線互聯(lián)科技 2014年3期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化

        李冬梅

        摘 要:文章提出了一種建立在免疫克隆算法基礎(chǔ)之上的,協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化工作方案。在對(duì)協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)一般性概念進(jìn)行分析的基礎(chǔ)之上,提出了免疫克隆算法在作用于參數(shù)優(yōu)化領(lǐng)域中的操作步驟,使得該方法對(duì)于不平衡注意參數(shù)環(huán)境下的優(yōu)化工作更具適應(yīng)性。

        關(guān)鍵詞:免疫克??;協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);參數(shù);優(yōu)化

        當(dāng)前,對(duì)于協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究多集中在對(duì)注意參數(shù)的設(shè)置,以及對(duì)原型模式向量選擇這兩個(gè)方面。以平衡注意參數(shù)條件為基本運(yùn)行環(huán)境,協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出可以通過對(duì)序參量初始狀態(tài)數(shù)值的分析方法而加以判定。從這一角度上來說,對(duì)于協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言,在原型向量目標(biāo)模式處于既定條件的情況下,該網(wǎng)絡(luò)在自學(xué)習(xí)能力方面存在明顯的缺失,由此可能對(duì)協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)識(shí)別方面的能力產(chǎn)生極為不良的影響。針對(duì)此情況,本文將免疫克隆算法引入?yún)f(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化過程中,現(xiàn)對(duì)其做詳細(xì)分析與探討。

        1 協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)分析

        2 基于免疫克隆算法的協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化方案分析

        步驟八:判定停機(jī)條件的滿足程度:在有關(guān)協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化的過程當(dāng)中,多將具體的訓(xùn)練樣本分類識(shí)別數(shù)據(jù)作為對(duì)象,在該指標(biāo)滿足預(yù)設(shè)精度水平的情況下作為停機(jī)的執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)。核定滿足停機(jī)條件后,對(duì)迭代過程中所保留的最優(yōu)個(gè)體作為網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的最優(yōu)解。反之,若無法滿足預(yù)設(shè)的精度水平,無法停機(jī),則對(duì)當(dāng)前子代中所對(duì)應(yīng)的最有個(gè)體進(jìn)行結(jié)合與保留,并再次進(jìn)入前文中的步驟三,對(duì)種群進(jìn)行克隆操作。

        按照本文所引入免疫克隆算法方式,在將其作用于協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化的過程當(dāng)中,使參數(shù)優(yōu)化期間的局部尋優(yōu)能力得到了顯著提升,對(duì)于不平衡注意參數(shù)環(huán)境條件有良好的適應(yīng)性特征,且能夠支持對(duì)迭代步長(zhǎng)的自適應(yīng)調(diào)整需求,表現(xiàn)出了良好的收斂性能,值得相關(guān)工作人員展開進(jìn)一步的研究與分析。

        [參考文獻(xiàn)]

        [1]岳恒,張海軍,柴天佑,等.基于混合粒子群算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化[J].控制工程,2006,13(6):525-529.

        [2]齊小剛,王云鶴.基于模擬退火算法的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版),2011,29(6):585-589.

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