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基于蚁群优化算法的BP神经网络的RPROP混合算法仿真的研究 被引量：6
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作者 王勃 徐静 《计算机测量与控制》 2018年第7期195-197,202,共4页
针对无线网络传感器中如何处理信息服务点中大量的冗余数据、网络运行速度等相关问题;在基于蚁群优化算法的基础上,提出一种BP神经网络的RPROP混合算法;该方法通过在建立系统构架及信息服务点基础上,能够延长BP神经网络的生命周期,加快B... 针对无线网络传感器中如何处理信息服务点中大量的冗余数据、网络运行速度等相关问题;在基于蚁群优化算法的基础上,提出一种BP神经网络的RPROP混合算法;该方法通过在建立系统构架及信息服务点基础上,能够延长BP神经网络的生命周期,加快BP神经网络的收缩速度,能够将网络中信息服务点的重复数据进行有效的合并处理,并及时过滤掉非正常信息服务点的数据,减少数据服务点的能量消耗;仿真结果显示,与普通的蚁群算法相比,该混合算法在训练过程中迭代次数改善明显,解决了BP神经网络的学习、训练时间冗余等问题,同时具有较强的计算、寻优等能力,提高了网络分类正确率和运行的效率;具有一定的实用价值,从而完全能够满足日益增长的无线互联网终端的运行需要。 展开更多
关键词 蚁群优化算法 BP神经网络 rprop混合算法
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