雞肉腸小程式2021-11-19 16:25:32

有三種人工神經網路，蒼狼演算法，鴿群最佳化演算法

人工神經網路（Artificial Neural Network，ANN ）是由心理學家McCulloch和數理邏輯學家Pitts透過對人腦的神經元進行抽象而引出，而後被法國地質學家Morlet運用在小波分析即尋找地質資料上，近年在模式識別、資訊處理、醫學等領域應用廣泛。

蒼狼演算法（Grey Wolf Algorithm，GWA）是一種群體智慧最佳化演算法，2007年Yang等 根據狼群在自然界中的生存行為提出了狼群搜尋（Wolf Pack Search，WPS）。2014年，Seyedali Mirjalili等 依照蒼狼群居時的領導等級和捕食機制正式提出了蒼狼演算法，該演算法廣泛使用在感應電機引數辨識、並行搜尋策略最佳化等方面。

鴿群最佳化演算法（Pigeon-Inspired Optimization，PIO）是一種新興的群體智慧最佳化演算法，受到自然界中鴿子群體總是自行歸巢的啟示，2014年由段海濱等提出併成功運用於無人機編控等領域。該演算法在飛行器路線規劃和控制［7-8］、計算機影象處理、自適應控制等方面潛力巨大。 1 基本原理 1。1 人工神經網路 人腦具有極強的資訊辨別能力，在認知外界到一定的閾值時可以將接觸的部分資訊由神經傳輸給大腦，也就是人的學習能力。為使機器等其它物質也具有該能力，對人腦神經系統進行精簡和模擬——由