摘要
在分析人工鱼群算法(AFSA)不足的基础上,研究了一种改进的人工鱼群算法,改进主要体现在两个方面:引入人工鱼移动最佳步长算子;改进觅食行为。将改进算法用于径向基神经网络的训练过程,建立相应优化模型,并将其应用到人脸表情的识别中。研究表明,改进算法具有收敛速度快、识别率高等优点。
After analyzing the disadvantages of AFSA, this paper introduced best-step operator and refined the prey behavior. It developed an improved artificial fish-swarm algorithm for the RBF neural network and a model based on this method. Finally applied the new algorithm to the problem of expression recognition. The research indicates that the new algorithm has some advantages in terms of convergence performance, recognition rate and so on.
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008年第9期2643-2646,共4页
Application Research of Computers
基金
国家自然科学基金资助项目(60472060,60572034)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2006081)
2006年教育部新世纪优秀人才计划资助项目
