基于复合适应度微粒群算法的神经网络训练
来源期刊：控制与决策2005年第8期
论文作者：赵辉 刘鲁源 张更新
文章页码：958 - 960
关键词：微粒群算法;神经网络;复合适应度;泛化能力;
摘 要：为提高神经网络的泛化能力,针对以均方误差为适应度的PSO算法在训练神经网络时会产生一定的过拟合问题,提出对均方误差和误差分布均匀度进行信息融合,构成复合适应度作为训练指标.实验结果表明,该方法可使网络的泛化能力得到明显的改善.
赵辉，刘鲁源，张更新
摘 要：为提高神经网络的泛化能力,针对以均方误差为适应度的PSO算法在训练神经网络时会产生一定的过拟合问题,提出对均方误差和误差分布均匀度进行信息融合,构成复合适应度作为训练指标.实验结果表明,该方法可使网络的泛化能力得到明显的改善.
关键词：微粒群算法;神经网络;复合适应度;泛化能力;
