文献类型：会议论文

中文题名：协同进化神经网络及其应用

作者：周伟[1];卜艳萍[2]

机构：[1]华东理工大学商学院;[2]上海交通大学技术学院

会议论文集：Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference

会议日期：20100526

会议地点：中国江苏徐州

主办单位：Northeastern University, China;IEEE Industrial Electronics(IE) Chapter, Singapore;China University of Mining and Technology, China

语种：中文

中文关键词：微粒群优化算法;模拟退火;协同搜索;软测量

摘要：在分析基本微粒群优化算法(PSO)的基础上,提出了一种基于模拟退火(SA)与微粒群算法的协同进化方法(SAPSO)。通过PSO和SA两种算法的协同搜索,可以有效地克服微粒群算法的早熟收敛。用SAPSO训练神经网络,并将其用于高压聚乙烯熔融指数的软测量建模。仿真实验表明,所建模型的泛化性较好,模型具有较高的精度和工程实用性。