5、蚁群优化算法的应用

蚁群优化算法的应用

1. 模块化神经网络优化

蚁群优化算法（ACO）在模式识别和医学图像识别中的应用非常广泛。具体来说，通过优化模块化神经网络（MNN）结构，ACO能够显著提高识别的准确性。例如，使用超声心动图数据库进行实验，展示了优化后的神经网络在医学图像识别中的效果。

1.1 实验设置

为了优化模块化神经网络的结构，我们采用了以下步骤：

1. 数据预处理 ：将图像大小从200×125像素减少到80×80像素，并选取感兴趣区域（ROI）以尽可能消除噪声。
2. 初始化参数 ：设定种群大小为20，最大迭代次数为10，惯性权重α为25，初始引力常数G0为90。
3. 训练和测试 ：使用70%的数据进行训练，30%的数据进行测试。

1.2 实验结果

实验结果显示，优化后的模块化神经网络在超声心动图识别中取得了显著的效果。具体识别率如下表所示：

训练方法	最佳识别率 (%)	平均识别率 (%)
具有自适应学习率的梯度下降反向传播（GDA）	84.72	80.55
缩放共轭梯度（SCG）