文献类型：期刊文章

作　　者：张德慧[1] 张德育[1] 刘清云[1] 吕艳辉[1]

机构地区：[1]沈阳理工大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110159

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：国家自然科学青年基金项目(61101116);辽宁省高校优秀人才支持计划基金项目(LR2012007)

年　　份：2015

卷　　号：36

期　　号：5

起止页码：1321-1326

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统BP神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,提出一种基于改进的PSO来优化BP神经网络的方法。通过在PSO算法中引入随机变化的加速常数来获得最优权值,对BP神经网络进行优化和训练,将优化的BP神经网络用于遗传高血压患病年龄的预测中。实验结果表明,该方法较好地解决了传统BP神经网络易陷入局部极小值的问题,提高了算法的收敛速度和稳定性。

关 键 词：BP神经网络 粒子群算法 改进  训练  预测  

分 类 号：TP393]