基于BtW的和声搜索算法在BP网络优化中的应用  

Harmony search algorithm with BtW and application in BP network optimization

作　　者：王英博[1,2] 王琳[3] 李扬[3] 李仲学[1] 

机构地区：[1]北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室,北京100083 [2]辽宁工程技术大学软件学院,辽宁葫芦岛125105 [3]辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105

出　　处：《计算机工程与应用》2012年第28期52-56,76,共6页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家"十一五"科技支撑计划重大项目课题(No.2006BAK04A21);中国煤炭工业科技计划项目基金(No.MTKJ2009-285);辽宁省教育厅科学技术研究基金资助项目(No.2004F050)

摘　　要：针对和声搜索算法参数影响其优化BP神经网络的性能问题,提出了一种可有效提高BP神经网络收敛速度和准确度的基于BtW参数动态变化的改进和声算法,同时用于BP网络优化。算法根据和声搜索参数的特点,采用以BtW为自变量的非线性函数变换方法,对微调概率PAR和微调幅度BW进行动态调整,利用改进的和声搜索算法对BP神经网络的连接权和偏置值进行优化。实验结果表明,该算法有效改善了和声搜索算法在BP神经网络优化中的性能,提高了BP网络的训练速度和预测的准确度。Aiming at the problem that the performance of harmony search algorithm is influenced by its parameters while optimizing BP network, an improved harmony search algorithm based on parameters dynamic changes with BtW is proposed and used in BP network optimization, it can improve the convergence rate and accuracy of BP net- work. According to the characteristics of parameters, nonlinear function transform method decided by BtW is adopt- ed, meanwhile PAR and BW are dynamic adjusted. Then the connection and bias weights of BP network is opti- mized by the improved harmony search algorithm. The experimental results show that, this method has effectively improved the performance of harmony search algorithm in BP network optimization and has enhanced the training speed and accuracy of BP network.

关 键 词：和声搜索算法 BP神经网络 BtW 网络优化 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]