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Integrating Particle Swarm Algorithm and Artificial Fish Swarm Algorithm to Optimize BP Algorithm
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJCA) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Control and Automation SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.8 No.7 (2015.07)바로가기
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- 페이지
- pp.159-166
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A252436
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- A strategy which using the particle swarm algorithm improved by the artificial fish swarm algorithm to optimize the BP (Back propagation) algorithm was proposed. It can conquer the shortcomings that the convergence rate of BP is too slow and it is easy to fall into local extreme value, and can improve the learning ability of BP neural network. Finally, the improved algorithm has been used to analysis the earthquake prediction. The results of simulation and test show that the optimized algorithm can improve the predicting accuracy of the BP network.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Preliminary Knowledge
2.1. BP Neural Network Algorithm
2.2. Particle Swarm Optimization
3. The Improvement of the BP Algorithm Based on the Artificial Fish Swarm and Particle Swarm
3.1. Artificial Fish Swarm Algorithm
3.2. Description of BP Algorithm Based on the Artificial Fish Swarm-Particle Swarm (AFPSO-BP)
4. Experiments Analysis
5. Conclusion
Acknowledgement
References
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJCA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJCA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Control and Automation
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2005-4297
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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