吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (04): 1064-1069.doi: 10.7964/jdxbgxb201304035
王改革1,2, 郭立红1, 段红3, 刘逻1,2, 王鹤淇1
WANG Gai-ge1,2, GUO Li-hong1, DUAN Hong3, LIU Luo1,2, WANG He-qi1
摘要:
在萤火虫优化算法和BP神经网络的基础上,建立了萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计模型,并提出了基于该模型的算法。该模型和算法采用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,优化后的BP神经网络能对测试集进行更好的预测。实验结果表明,萤火虫算法优化BP神经网络的预测误差明显小于BP和PSO_SVM。该模型和算法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成目标威胁估计。
中图分类号:
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