基于粒子群優(yōu)化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)優(yōu)化方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201410634572.5 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN104408518B 公開（公告）日 2015-08-26
申請(qǐng)公布號(hào) CN104408518B 申請(qǐng)公布日 2015-08-26
分類號(hào) G06N3/02(2006.01)I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 陸巧;王璐;徐延寧 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 山東地緯數(shù)碼科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 山東地緯數(shù)碼科技有限公司;湖州優(yōu)研知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)有限公司
地址 250101 山東省濟(jì)南市高新區(qū)（歷下區(qū)）舜華路1500號(hào)山東大學(xué)齊魯軟件學(xué)院高性能計(jì)算中心229號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于粒子群優(yōu)化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)優(yōu)化方法，包括以下步驟：選擇粒子群優(yōu)化算法的宏觀方向參數(shù)，表示粒子構(gòu)造及種群規(guī)模；設(shè)置粒子群優(yōu)化算法的微觀方向參數(shù)，根據(jù)社會(huì)搜索和認(rèn)知搜索更新粒子自身運(yùn)動(dòng)；結(jié)合當(dāng)前參數(shù)，使用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，以使粒子群中的粒子不斷靠攏最優(yōu)粒子；通過訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)渲染數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間預(yù)估，制定集群作業(yè)調(diào)度策略，以達(dá)到減少真實(shí)感渲染時(shí)間的目的。本發(fā)明計(jì)算方便，求解速度快，適合求解實(shí)數(shù)問題，同時(shí)避免了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身易收斂于局部最優(yōu)解的缺點(diǎn)。