基于改进的细菌觅食优化算法研究与应用
Journal of Huaibei Normal University(Natural Science)（2022）
摘要
针对细菌觅食优化算法(BFOA)收敛速度较慢及求解精度不够准确的问题,提出一种结合随机梯度下降算法(SGD)改进的混合细菌觅食优化算法(BFOA_SGD),该算法将SGD算法以样本梯度值有针对性更新参数的方法引入BFOA算法的趋化操作中,完成快速的参数最优解位置定位.在对测试函数寻优过程中,BFOA_SGD算法均以较少的迭代次数得到最优解.并将BFOA_SGD算法应用到深度学习的卷积神经网络中,完成对MINST手写体数据集的识别实验,结果表明,识别准确率提高2％左右.
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