文献类型：期刊文章

作　　者：贾伟[1] 赵雪芬[1]

JIA Wei;ZHAO Xue-fen(Faculty of Information and Computer Science,Xinhua College of Ningxia University,Yinchuan 750021,China)

机构地区：[1]宁夏大学新华学院信息与计算机科学系

出　　处：《软件导刊》

基　　金：宁夏高等学校科学技术研究项目(NGY2017225)

年　　份：2019

卷　　号：18

期　　号：10

起止页码：30-35

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：针对现有BP神经网络选取权值和阈值不精确问题,采用改进量子粒子群优化算法优化BP神经网络权值和阈值。首先在改进的量子粒子群优化算法中,采用双层多种群优化策略提高整个种群的寻优能力,然后在每个子群中使用混沌反向学习和Levy飞行增强子群寻优能力,最后利用改进的量子粒子群优化BP神经网络权值和阈值。实验结果表明,改进的量子粒子群优化算法能有效提高BP神经网络的全局寻优能力和收敛性,对数控高速铣削加工的铣削力进行准确预测。

关 键 词：量子粒子群优化 BP神经网络 多种群 混沌反向学习  Levy飞行  

分 类 号：TP301]