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基于模拟退火算法改进的BP神经网络算法

周爱武 翟增辉 刘慧婷

周爱武, 翟增辉, 刘慧婷. 基于模拟退火算法改进的BP神经网络算法[J]. 微电子学与计算机, 2016, 33(4): 144-147.
引用本文: 周爱武, 翟增辉, 刘慧婷. 基于模拟退火算法改进的BP神经网络算法[J]. 微电子学与计算机, 2016, 33(4): 144-147.
ZHOU Ai-wu, ZHAI Zeng-hui, LIU Hui-ting. Improved BP Neural Network Based on Simulated Annealing[J]. Microelectronics & Computer, 2016, 33(4): 144-147.
Citation: ZHOU Ai-wu, ZHAI Zeng-hui, LIU Hui-ting. Improved BP Neural Network Based on Simulated Annealing[J]. Microelectronics & Computer, 2016, 33(4): 144-147.

基于模拟退火算法改进的BP神经网络算法

基金项目: 

国家自然科学基金项目 61202227

详细信息
    作者简介:

    周爱武  女,(1965-),硕士,副教授.研究方向为数据库与WEB计数.E-Mail:943619770@qq.com

    翟增辉  男,(1991-),硕士研究生.研究方向为数据挖掘

    刘慧婷  女,(1978-),副教授,硕士生导师.研究方向为数据挖掘

  • 中图分类号: TP301.6

Improved BP Neural Network Based on Simulated Annealing

  • 摘要:

    提出一种基于模拟退火算法改进的BP神经网络.该方法利用模拟退火算法寻找更优化的样本子集, 用来训练BP神经网络.通过理论分析以及实验仿真证明, 在缩短训练时间以及迭代次数的基础上, 显著提高BP神经网络的分类准确性.

     

  • 图 1  Abalone数据均方误差图

    图 2  Adult数据均方误差图

    图 3  各算法针对Adult数据集的测试错误率

    表  1  Abalone数据标准BPNN算法与改进的BPNN算法的准确率和时长比较

    SP/% IP/% ST/s IT/s
    75.465 79.445 249 235
    74.020 81.200 320 230
    74.970 80.545 251 244
    76.785 82.520 331 188
    76.660 81.080 298 260
    下载: 导出CSV

    表  2  Adult数据标准BPNN算法与改进的BPNN算法的准确率和时长比较

    SP/% IP/% ST/s IT
    83.120 89.225 744 655
    79.865 88.400 830 637
    82.275 90.240 738 664
    84.940 87.785 751 803
    82.505 89.080 844 704
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-07-14
  • 修回日期:  2015-08-09

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