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文檔簡介
1、本文首先介紹了一種全局優(yōu)化搜索新算法——粒子群優(yōu)化算法(ParticleSwarm Optimization簡稱PSO)，及一種傳統(tǒng)的優(yōu)化算法——共軛梯度算法(Conjugate Gradient Algorithm簡稱CGA)。然后對PSO算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了兩種PSO改進(jìn)算法，一種是帶共軛梯度算子的PSO改進(jìn)算法(簡稱PSO改進(jìn)算法(1))，另一種是PSO算法與CGA的混合優(yōu)化算法(簡稱PSO改進(jìn)算法(2))。本文將這兩種PS0改進(jìn)
2、算法應(yīng)用于函數(shù)值優(yōu)化及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值訓(xùn)練，實(shí)例仿真結(jié)果表明：與基本PSO算法相比，PSO改進(jìn)算法(1)和PSO改進(jìn)算法(2)具有更好的全局優(yōu)化性能，局部收斂精度和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值學(xué)習(xí)能力。 此外，為了進(jìn)一步拓展PSO改進(jìn)算法(2)的應(yīng)用領(lǐng)域及在應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)同樣具有良好的性能，本文將基于PSO改進(jìn)算法(2)訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與離散粒子群算法(DPSO)相結(jié)合，應(yīng)用于無線通信CDMA多用戶檢測技術(shù)，取得了理想的效果，達(dá)到了優(yōu)化的
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