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自适应磷虾群优化Elman神经网络的目标威胁评估 被引量：6
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作者 李志鹏 李卫忠 杜瑞超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第7期226-231,共6页
提出一种自适应磷虾群算法,在基本磷虾群算法中引入遗传繁殖机制,并加入进化算子和优化算子构成自适应环节,提高了算法的全局搜索能力和预测精度;通过自适应磷虾群算法对Elman神经网络的初始权值和阈值进行寻优,并在此基础上建立目标威... 提出一种自适应磷虾群算法,在基本磷虾群算法中引入遗传繁殖机制,并加入进化算子和优化算子构成自适应环节,提高了算法的全局搜索能力和预测精度;通过自适应磷虾群算法对Elman神经网络的初始权值和阈值进行寻优,并在此基础上建立目标威胁评估模型。仿真实验表明,自适应磷虾群优化Elman神经网络既保证了一定的收敛速度,又能够使寻优精度得到明显提升,其对测试集的预测结果优于传统Elman神经网络和基本磷虾群优化Elman神经网络,从而验证了算法模型在目标威胁评估中的可行性、有效性。 展开更多
关键词 自适应磷虾群算法 遗传繁殖机制 ELMAN神经网络 目标威胁评估 威胁值
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