重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (8): 143-148.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.08.021

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基于群体智能技术的人工神经网络结构优化研究

宋国平1,2,张家晨3   

  1. １．吉林省远程教育技术科技创新中心，长春　１３００２２； ２．吉林广播电视大学远程教育技术中心，长春　１３００２２； ３．吉林大学计算机科学与技术学院，长春　１３００１２
  • 收稿日期:2019-07-16 发布日期:2020-09-13
  • 作者简介:宋国平，男，硕士，教授，主要从事远程教育大数据分析与人工智能研究，Ｅｍａｉｌ：３３０３７６５６８＠ｑｑ．ｃｏｍ。
  • 基金资助:
    吉林省科技发展计划资助项目（２０１９０９０２０１０ＴＣ）

  • Received:2019-07-16 Published:2020-09-13

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摘要： 为了提高人工神经网络求解最优解的准确度和效率，采用群体智能算法中的狼群优化算法对神经网络结构进行优化。建立基于Ｓｉｇｍｏｉｄ函数的人工神经网络，随机初始化权重及网络节点数，生成不同类型的人工神经网络结构模型，将网络结构模型进行稀疏矩阵的数学表示，然后将不同网络结构模型的矩阵集合作为狼群算法的输入，通过狼群优化算法对狼群游走及围攻的位置来不断调整优化，最后根据头狼的位置得到最优解。试验证明：采用基于狼群优化算法的人工神经网络，提高了人工神经网络的解决非线性函数拟合的准确度和手写数字的识别率。

关键词: 群体智能技术；人工神经网络；狼群优化算法；稀疏矩阵；误差函数

中图分类号: 

  • TP183