潘朋朋

作品数：4被引量：17H指数：3
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供职机构：江苏科技大学电子信息学院更多>>
发文主题：神经网络船舶避碰多船会遇免疫粒子群算法免疫粒子群更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程更多>>
发文期刊：《计算机仿真》《中国航海》《微电子学与计算机》《现代电子技术》更多>>
所获基金：江苏省高校自然科学研究项目船舶工业国防科技预研基金更多>>
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混合粒子群算法优化神经网络的研究被引量：3
《微电子学与计算机》2011年第6期156-159,共4页田雨波 潘朋朋 
船舶工业国防科技预研基金项目(10J3.5.2);江苏省高校自然科学基础研究项目(07KJB510032)
针对BP神经网络初始权阈值的确定所具有的随机性和各个隐含层神经元数的不确定性,通过利用混合粒子群优化算法来同时优化神经网络的初始权阈值和结构.首先通过混合粒子群优化算法来确定一个较好的搜索空间,然后在这个解空间里再通过BP...
关键词：混合粒子群 神经网络 分类 广义异或 
免疫粒子群算法在船舶避碰上的应用研究被引量：6
《中国航海》2011年第1期48-53,共6页田雨波 潘朋朋 
江苏省高校自然科学基础研究项目(07KJB510032)
在船舶避碰决策过程中,转向避让是采用频率最高的一种避让方法。为了获得更加有效和合理的转向幅度,以来船与本船构成的方位、距离、船速比、最近会遇距离和最近会遇时间为主要参数,并综合考虑其他因素来确定船舶间的碰撞危险度,通过改...
关键词：水路运输 免疫粒子群 转向幅度 多船会遇 适应度模型 
粒子群算法优化神经网络结构的研究被引量：5
《现代电子技术》2011年第4期110-112,共3页田雨波 潘朋朋 
江苏省高校自然科学基础研究项目(07K5B510032)
针对BP神经网络初始权阈值确定的随机性和隐含层节点数的不确定性,通过利用十进制粒子群优化算法(DePSO)和二进制粒子群优化算法(BiPSO),同时优化神经网络的初始权阈值和结构。通过粒子群优化算法首先确定一个较好的搜索空间,然后在这...
关键词：粒子群 神经网络 隐含层节点数 函数拟合 
基于混沌PSO-BP混合算法的神经网络被引量：3
《计算机仿真》2011年第2期196-199,共4页孟非 潘朋朋 
江苏省高校自然科学基础研究项目(07KJB510032)
研究神经网络的优化问题,将粒子群优化(PSO)算法同误差反向传播(BP)算法采用两种算法相结合,形成两种混合算法,可用于训练神经网络的优化。提出两种方法,第一种混合算法是在PSO算法优化神经网络权值的同时注入BP算法,第二种混合算法是在...
关键词：神经网络 粒子群优化 反向传播 混沌 
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