本文主要研究内容
作者娄奥,姚敏立,贾维敏,袁丁（2019）在《Tent混沌和变邻域局部搜索优化的GSA》一文中研究指出：针对引力搜索算法存在的易陷入局部最优、精度有待提高等问题,提出一种Tent混沌和变邻域局部搜索优化的引力搜索算法。首先改进Tent混沌,利用其遍历均匀性、随机性初始化种群,增强算法的全局搜索能力;然后改进粒子速度和引力系数公式,加快算法的收敛速度;最后设计一种基于莱维飞行的变邻域局部搜索策略,引导种群脱离局部最优,提高寻优精度。仿真结果显示,新算法能有效地抑制局部最优,相较其他测试算法有更好的寻优精度和稳定性。利用新算法优化径向基函数神经网络,对非线性系统的辨识结果证明,改进后的径向基函数神经网络比标准径向基函数神经网络和反向传播神经网络具备更好的模型逼近能力和泛化水平。
Abstract
zhen dui yin li sou suo suan fa cun zai de yi xian ru ju bu zui you 、jing du you dai di gao deng wen ti ,di chu yi chong Tenthun dun he bian lin yu ju bu sou suo you hua de yin li sou suo suan fa 。shou xian gai jin Tenthun dun ,li yong ji bian li jun yun xing 、sui ji xing chu shi hua chong qun ,zeng jiang suan fa de quan ju sou suo neng li ;ran hou gai jin li zi su du he yin li ji shu gong shi ,jia kuai suan fa de shou lian su du ;zui hou she ji yi chong ji yu lai wei fei hang de bian lin yu ju bu sou suo ce lve ,yin dao chong qun tuo li ju bu zui you ,di gao xun you jing du 。fang zhen jie guo xian shi ,xin suan fa neng you xiao de yi zhi ju bu zui you ,xiang jiao ji ta ce shi suan fa you geng hao de xun you jing du he wen ding xing 。li yong xin suan fa you hua jing xiang ji han shu shen jing wang lao ,dui fei xian xing ji tong de bian shi jie guo zheng ming ,gai jin hou de jing xiang ji han shu shen jing wang lao bi biao zhun jing xiang ji han shu shen jing wang lao he fan xiang chuan bo shen jing wang lao ju bei geng hao de mo xing bi jin neng li he fan hua shui ping 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自西安电子科技大学学报的娄奥,姚敏立,贾维敏,袁丁，发表于刊物西安电子科技大学学报2019年05期论文，是一篇关于引力搜索算法论文,混沌论文,局部搜索论文,神经网络论文,系统辨识论文,西安电子科技大学学报2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自西安电子科技大学学报2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：引力搜索算法论文; 混沌论文; 局部搜索论文; 神经网络论文; 系统辨识论文; 西安电子科技大学学报2019年05期论文;