BPGSO-BPNN并行集成代码

资 源 简 介

BPGSO-BPNN并行集成代码

详 情 说 明

本文将介绍一种结合高斯变异萤火虫算法(GSO)与BP神经网络的并行集成方法。该算法主要用于解决分类问题中的精度和收敛速度优化。

算法核心思路分为三个部分：首先通过引入高斯变异函数对传统GSO算法进行改进，增强其全局搜索能力。高斯变异通过在算法迭代过程中引入随机扰动，有效避免了传统GSO容易陷入局部最优的问题。

其次，改进后的GSO算法与BP神经网络进行并行协同。GSO负责优化BP神经网络的初始权值和阈值，而BP网络则专注于模式识别和分类任务。这种并行结构充分利用了两种算法的优势，既保持了GSO的全局搜索特性，又发挥了BP神经网络强大的非线性拟合能力。

最后，两个算法通过信息共享机制实现协同优化。GSO将优化后的参数传递给BP网络，BP网络的训练结果又反馈给GSO作为适应度评价依据。这种双向交互使得整个系统能够动态调整，不断提升分类准确率。

实验表明，该并行集成方法在多个标准分类数据集上都表现优异，特别是在处理高维非线性数据时，相比单一算法具有更快的收敛速度和更高的分类精度。