基于改进萤火虫群优化算法的BP神经网络研究的中期报告.docx

基于改进萤火虫群优化算法的BP神经网络研究的中期报告
一、问题描述
BP神经网络是一种应用广泛的人工神经网络模型，在分类、预测、图像处理等领域有着广泛的应用。然而，传统的BP算法在训练过程中容易出现局部极小值问题，导致网络性能下降。因此，本研究旨在通过改进萤火虫群优化算法，解决传统BP算法的局部极小值问题，提高神经网络的学习效率和预测精度。
二、研究方法
本研究采用萤火虫群优化算法作为BP神经网络的优化算法，通过改进萤火虫群优化算法来进一步提高BP神经网络的性能。具体而言，本研究将萤火虫群优化算法中的光吸收量公式进行了改进，提出了一种新的适应度函数计算方法，从而能够有效防止算法陷入局部极小值。
在实验部分，本研究采用UCI数据集对本算法进行了测试，并与传统BP算法、遗传算法BP算法和标准萤火虫群优化算法进行对比实验，以验证算法的性能和优越性。
三、预期结果
通过实验，本研究预期能够得出以下结论：
1.改进的萤火虫群优化算法能够提高BP神经网络的学习效率和预测精度。
2.相对于传统BP算法、遗传算法BP算法和标准萤火虫群优化算法，本研究的算法在性能上更加优越。
3.本研究的算法能够较好地避免传统BP算法的局部极小值问题。
四、进度计划
本研究已经完成了算法的改进和数据集的准备工作，正在进行算法的实现和测试。计划在接下来的一个月内完成实验和数据分析，撰写出中期报告和论文初稿，并进行实验的调整和完善。最终的目标是在本年度内实现研究成果的发表和技术转化。