A Modified Particle Swarm Optimization for Neural Networks Training on Classification Problems
Publish place: 2nd Joint Congress on Fuzzy and Intelligent Systems
Publish Year: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 962
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
FJCFIS02_017
تاریخ نمایه سازی: 26 تیر 1392
Abstract:
This work investigates utilizing the evolutionary algorithms in training feed forward neural network. First the particle swarm optimization (PSO) algorithm is described. Then a modified version of it isintroduced. Later on multilayer perceptron network is trained to solve the circle in the square, the sphere inthe cube, and the two spirals benchmarks. The obtained results demonstrate that the PSO training algorithm can reach better classification accuracy and has more repeatability because it can escape of local minimum trap. In comparison with the back propagation (BP)algorithm, our training algorithm has more simplicityand reliability.
Keywords:
Authors
M.T. Vakil Bagmisheh
University of Tabriz, Tabriz, Iran