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| 蚁群BP神经网络实体解析匹配研究 | |
| 引用本文： | 刘叶,吴晟,吴兴蛟,周海河,李英娜,刘英莉.蚁群BP神经网络实体解析匹配研究[J].教育技术导刊,2018,17(3):37-40. |
| 作者姓名： | 刘叶 吴晟 吴兴蛟 周海河 李英娜 刘英莉 |
| 作者单位： | 昆明理工大学 信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500 |
| 摘 要： | 为了改进BP神经网络收敛速度慢、不能得到全局最优解的缺点,选择具有全局优化、支持并行且具有自适应特性的蚁群算法,优化神经网络初始权重和阈值。将算法运用于实体解析元组对的匹配加以验证，结果表明：在相同最大迭代次数下，BP神经网络迭代490次可寻找到最优解，其均方误差为0.078，ACO-BP神经网络同样迭代487次可寻找到最优解，均方误差为0.013，相对来说均方误差更小，训练效果更接近于目标值,表明蚁群优化的神经网络算法可以改善传统BP神经网络收敛速度慢、学习效率低和易陷入局部最优等缺点。 |
| 关 键 词： | 数据仓库 数据质量 实体解析 BP神经网络 蚁群算法 |
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