在多项式神经网络训练算法中,当采用智能优化算法进行学习优化时,智能优化算法的控制参数对学习效果有很大影响,针对这一问题,本文提出了一种多项式神经网络的智能优化方法,其的控制参数是通过对单形领域的完全随机搜索来使用的,且粒子的多样性是通过种群的多特征状态来维持的,以避免算法陷入局部最优解,试验结果表明,该算法训练的神经网络不仅能有效提高识别率,而且能减小控制参数对学习性能的影响,提高算法的整体鲁棒性。
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