计算机工程与应用 ›› 2017, Vol. 53 ›› Issue (9): 31-37.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1510-0259
张 楠,南敬昌,高明明
ZHANG Nan, NAN Jingchang, GAO Mingming
摘要: 为改善记忆功放建模的精度,且针对粒子群算法早期收敛速度较快,但在后期易陷入早熟收敛,局部最优等特点,提出了一种分组并行混沌粒子群优化算法(Grouping Parallel-Chaotic Particle Swarm Optimization,GP-CPSO),将分组粒子群优化算法与混沌思想相结合,并用该算法优化动态模糊神经网络(Dynamic Fuzzy Neural Network,DFNN)参数,建立DFNN功放模型。引入分组的CPSO群算法,将种群划分为若干个组,每组单独计算,大大提高了收敛速度,同时将混沌思想运用到每个粒子当中去,避免早熟和局部最优,缩短了迭代时间。通过仿真结果可以看到,GP-CPSO优化后的动态模糊神经网络建模的训练误差减小到0.1以内,收敛速度提高32.5%,从而验证了这种建模方法有效且可靠。