基于神经网络与遗传算法的离心泵汽蚀性能优化设计 被引量：5

1

作者 马文生 白危宇 +3 位作者 李方忠 何智奎 于洋 黎义斌 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第3期206-213,224,共9页

为了研究离心泵发生汽蚀过程时其内部流动规律和对其汽蚀性能的优化设计,在结合传统优化方法的基础上,提出神经网络与遗传算法结合的智能优化方法。通过Plackett-Burman试验设计从离心泵的叶轮进出口直径、进出口安放角、叶片数、叶片... 为了研究离心泵发生汽蚀过程时其内部流动规律和对其汽蚀性能的优化设计,在结合传统优化方法的基础上,提出神经网络与遗传算法结合的智能优化方法。通过Plackett-Burman试验设计从离心泵的叶轮进出口直径、进出口安放角、叶片数、叶片包角等7个设计参数中筛选出显著影响的3个优化设计变量。叶片出口宽度、叶片包角和叶轮出口直径3个优化设计变量,其影响汽蚀性能的显著性由大到小。运用拉丁超立方抽样方法抽取30组设计方案,分别进行数值模拟计算,得出相应的汽蚀余量值。建立神经网络模型,结合遗传算法在规定范围内进行寻优,得到最优设计变量组合及最优汽蚀余量值。取优化后的参数进行数值模拟计算,优化后的离心泵在相同工况下汽蚀余量降低了43.1%,说明优化后的离心泵抗汽蚀性能显著提高。 展开更多

关键词 神经网络 遗传算法 离心泵 汽蚀 优化设计

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优化设计求解的遗传神经网络新算法研究 被引量：39

2

作者 赵正佳 黄洪钟 陈新 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期65-68,共4页

提出并研究了一种优化设计求解的遗传神经网络新算法,该算法综合了遗传算法的全局性和神经网络的并行快速性等特点,可克服遗传算法最终进化至最优解较慢和神经网络易陷入局部解的缺陷。

关键词 神经网络 遗传算法 计算智能 优化设计 算法

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岩土边坡稳定性预报的人工神经网络方法 被引量：40

3

作者 何翔 李守巨 +1 位作者 刘迎曦 周园π 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第S2期73-76,共3页

阐述了经典边坡稳定分析方法的局限性,综合考虑了影响边坡稳定性的因素,建立基于人工神经网络的边坡稳定性预报方法。采用遗传算法优化神经网络的结构,以提高其非线性映射能力和泛化能力,从而,提高预报准确度。基于已有的工程实例训练... 阐述了经典边坡稳定分析方法的局限性,综合考虑了影响边坡稳定性的因素,建立基于人工神经网络的边坡稳定性预报方法。采用遗传算法优化神经网络的结构,以提高其非线性映射能力和泛化能力,从而,提高预报准确度。基于已有的工程实例训练所建立的神经网络,并对新的边坡稳定性问题进行了预报,预报结果表明,所建立的边坡稳定性预报方法具有较高的预报准确度。 展开更多

关键词 边坡稳定 神经网络 遗传算法 全局优化

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多层神经网络共轭梯度优化算法及其在模式识别中的应用 被引量：16

4

作者 侯祥林 张春晖 徐心和 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期20-23,共4页

将神经网络总体平均误差作为目标函数 ,以待求的神经网络权值和阈值作为设计变量 ,通过设计变量合理排序与分配 ,提出多隐层多层神经网络权值和阈值计算的高精度真实共轭梯度最优化算法·与BP算法和梯度优化算法相比 ,既能实现每步... 将神经网络总体平均误差作为目标函数 ,以待求的神经网络权值和阈值作为设计变量 ,通过设计变量合理排序与分配 ,提出多隐层多层神经网络权值和阈值计算的高精度真实共轭梯度最优化算法·与BP算法和梯度优化算法相比 ,既能实现每步迭代在搜索方向上获得最优步长保证目标函数递减 ,又能克服在目标点附近的振荡现象·编制出神经网络权值和阈值计算的通用程序 ,给出神经网络合理结构选择的基本原理·通过足球机器人位置分析算例的神经网络分析和模式识别 ,表明所提出算法的有效性和实际应用价值· 展开更多

关键词 最优化方法 共轭梯度法 多层神经网络 权值 阈值 网络合理结构 模式识别

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基于神经网络和遗传算法的锅炉燃烧优化方法 被引量：38

5

作者 王子杰 李健 孙万云 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2008年第1期14-17,共4页

针对锅炉燃烧控制系统送风调节系统存在的弊端,遵照火电厂锅炉燃烧既要提高效率又要降低污染物排放的要求,对神经网络和遗传算法在火电厂锅炉燃烧优化中的应用进行了研究。首先借助燃烧特性试验数据,建立了火电厂锅炉燃烧特性的神经网... 针对锅炉燃烧控制系统送风调节系统存在的弊端,遵照火电厂锅炉燃烧既要提高效率又要降低污染物排放的要求,对神经网络和遗传算法在火电厂锅炉燃烧优化中的应用进行了研究。首先借助燃烧特性试验数据,建立了火电厂锅炉燃烧特性的神经网络模型,然后应用遗传算法寻找送风调节系统最佳氧量设定值,进而调节送风量,实现锅炉燃烧的整体优化。仿真结果表明:应用该方法指导锅炉燃烧,不仅能使锅炉节能,还能降低排放的烟气中氮氧化物的含量,减少对环境的污染。 展开更多

关键词 锅炉 最佳含氧量 神经网络 遗传算法 燃烧优化

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多层人工神经网络合理结构的确定方法 被引量：37

6

作者 侯祥林 胡英 +1 位作者 李永强 徐心和 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期35-38,共4页

隐层结构如何选择是多层人工神经网络应用中一个关键问题·基于多层神经网络优化算法原理和非线性方程理论,建立了多层神经网络计算输出和理想输出关系的非线性方程组,分析了权阈变量、标准样本数量和输出层单元数量的内在关系,给... 隐层结构如何选择是多层人工神经网络应用中一个关键问题·基于多层神经网络优化算法原理和非线性方程理论,建立了多层神经网络计算输出和理想输出关系的非线性方程组,分析了权阈变量、标准样本数量和输出层单元数量的内在关系,给出隐层层数和每个隐层单元数量选取应该满足的基本条件·提出多层神经网络合理结构,即隐层层数和每个隐层单元数量选取的一般原则,给出隐层结构定量求解的直接计算方法和间接优化计算方法·对具体算例进行了合理结构分析,通过神经网络优化算法对多种结构组合比较,表明所提出的合理结构分析方法的正确性·这种方法将为多层神经网络在工程应用中如何选取合理结构提供理论依据和选取有效方法· 展开更多

关键词 多层人工神经网络 隐层结构分析 隐层层数 隐层单元数量 非线性方程组 优化算法

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基于RBF神经网络与NSGA-Ⅱ算法的渣浆泵多目标参数优化 被引量：22

7

作者 王春林 冯一鸣 +2 位作者 叶剑 罗波 刘轲轲 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期109-115,共7页

由于渣浆泵普遍存在扬程低于设计扬程、效率低、磨损严重等问题,该文选取比转速为75的离心式渣浆泵为研究对象,运用商用CFD求解软件Flunet,选取RNG k-ε湍流模型与欧拉两相流模型对其内部流动进行计算。以离心式渣浆泵的效率、高效区作... 由于渣浆泵普遍存在扬程低于设计扬程、效率低、磨损严重等问题,该文选取比转速为75的离心式渣浆泵为研究对象,运用商用CFD求解软件Flunet,选取RNG k-ε湍流模型与欧拉两相流模型对其内部流动进行计算。以离心式渣浆泵的效率、高效区作为优化目标,结合Plackeet-Burman筛选试验,将渣浆泵叶片的进口安放角、出口安放角与叶片包角作为优化变量。采用均匀试验设计安排样本空间,利用RBF神经网络拟合优化变量与优化目标间的映射关联,基于NSGA-Ⅱ遗传算法进行多目标寻优。针对优化所得的Pareto解集,选取其中效率最优个体和高效区最优个体与优化前初始模型进行对比:分析了上述3个个体的通过数值模拟得到的性能曲线之间的差异,得到效率最优与叶片进、出口安放角、叶片包角为21.76?、23.43?、145.56?,高效区最优时为19.38?、22.68?、116.71?。通过试验验证,优化后个体性能得到显著提升,效率最优个体的效率较初始个体的效率提高了3.81%,高效区最优个体较初始个体高效区范围提高了4.33%。给出并分析了上述3个个体在叶轮流道中间剖面上固相相对速度矢量及湍动能分布、叶片工作面、叶轮后盖板的固相浓度分布差异。优化结果表明,该优化方法使叶轮的水力特性得到改善,提高了离心式渣浆泵的性能。 展开更多

关键词 泵 数值模拟 优化 RBF神经网络 NSGA-Ⅱ遗传算法 多目标优化

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二维PSD非线性修正共轭梯度算法 被引量：12

8

作者 莫长涛 陈长征 +1 位作者 张黎丽 孙凤久 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期507-509,共3页

根据光电位置敏感器件的原理和光点位置方程分析了PSD的非线性成因,并根据PSD的非线性特点,提出用神经网络的共轭梯度算法对PSD的非线性进行补偿·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过神经网络建立PSD实际... 根据光电位置敏感器件的原理和光点位置方程分析了PSD的非线性成因,并根据PSD的非线性特点,提出用神经网络的共轭梯度算法对PSD的非线性进行补偿·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过神经网络建立PSD实际输出与其理想值之间的非线性映射关系,实现光电位置敏感器件非线性补偿·计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除非线性的影响,而且在神经网络的输出端得到期望的线性输出·从而使PSD的B区获得了与A区近似的线性度,故在不增加成本,不改变测量设备复杂度的情况下,扩大了测量范围,提高了B区的测量准确度及数据的置信度· 展开更多

关键词 光电位置敏感器件 补偿 非线性修正 神经网络 共轭梯度法

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基于小波神经网络的切削刀具状态监测 被引量：13

9

作者 冯冀宁 刘彬 +1 位作者 刁哲军 张春生 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期321-324,共4页

提出了一种基于小波神经网络的切削刀具状态监测方法 ,即提取反映刀具磨损状态的特征参数 ,利用小波神经网络的非线性模型 ,实现在线状态监测 ;同时针对多输入输出问题带来的网络规模大、收敛速度慢等问题 ,提出了一种网络优化算法 ,即... 提出了一种基于小波神经网络的切削刀具状态监测方法 ,即提取反映刀具磨损状态的特征参数 ,利用小波神经网络的非线性模型 ,实现在线状态监测 ;同时针对多输入输出问题带来的网络规模大、收敛速度慢等问题 ,提出了一种网络优化算法 ,即采用改进的遗传算法寻找最优小波基元 ,从而简化小波网络并加快收敛。仿真实例证明该方法是有效的。 展开更多

关键词 刀具 状态监测 小波网络 优化的遗传算法

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基于Hopfield神经网络的谐波电流检测方法 被引量：8

10

作者 王萍 邹宇 郭翠双 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期1431-1435,共5页

在对各种谐波电流检测方法进行简单比较的基础上,提出了一种基于Hopfield神经网络(HNN)的谐波电流检测方法.该方法将HNN优化理论用于电力系统的谐波检测,自适应地准确检测出电网基波和各次谐波分量的幅值和相角.采样数据处理速度快,实... 在对各种谐波电流检测方法进行简单比较的基础上,提出了一种基于Hopfield神经网络(HNN)的谐波电流检测方法.该方法将HNN优化理论用于电力系统的谐波检测,自适应地准确检测出电网基波和各次谐波分量的幅值和相角.采样数据处理速度快,实时性好,网络不需要预先进行训练.仿真结果表明,该方法具有很好的实时性、较高的检测精度以及自适应跟踪负载电流变化的能力. 展开更多

关键词 电力系统 谐波检测 HOPFIELD神经网络 优化算法

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遗传算法及其在TSP中的应用 被引量：6

11

作者 房育栋 郝建忠 +1 位作者 余英林 温玉汉 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1994年第3期124-127,共4页

本文详述遗传算法的起源、实现、及应用和存在的问题。遗传算法是仿自然界的自然选择法则设计的。算法源于一群随机基因组，通过一定的适应性判决消除适应性低的基因组，保留适应性中等的和高的基因组；并在高适应性的基因组中，随机进... 本文详述遗传算法的起源、实现、及应用和存在的问题。遗传算法是仿自然界的自然选择法则设计的。算法源于一群随机基因组，通过一定的适应性判决消除适应性低的基因组，保留适应性中等的和高的基因组；并在高适应性的基因组中，随机进行变异和组配，将基因组补足到恒定的数量，再进行适应性判决，一直到满足问题的要求。本文就此法做了中国旅行商题，实验效果非常满意，产生的结果比用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络计算结果要好得多。 展开更多

关键词 TSP 遗传算法 基因组 神经网络

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基于遗传算法的挤压模具型腔形状优化设计 被引量：4

12

作者 孙宪萍 王雷刚 +2 位作者 黄瑶 安晓超 李士战 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2006年第6期513-515,共3页

以磨损为目标建立优化数学模型,采用B样条函数插值描述模具型腔轮廓形状,基于有限元和修正的Archard磨损模型计算结果训练BP神经网络,建立模具型腔控制点与目标函数之间的映射关系,计算遗传算法的适应度值,优化模具型腔.研究结果显示:... 以磨损为目标建立优化数学模型,采用B样条函数插值描述模具型腔轮廓形状,基于有限元和修正的Archard磨损模型计算结果训练BP神经网络,建立模具型腔控制点与目标函数之间的映射关系,计算遗传算法的适应度值,优化模具型腔.研究结果显示:采用本方法得到的模具型腔形状,与锥形模相比,沿其表面最大磨损深度降低了63.9%,磨损深度分布均匀,说明此设计方法可行. 展开更多

关键词 挤压模具型腔 优化设计 遗传算法 BP神经网络

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并行遗传算法在模具型腔形状优化设计中的应用 被引量：8

13

作者 邹琳 夏巨谌 胡国安 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第24期2077-2080,共4页

针对挤压模具型腔形状的优化设计,提出了并行微观遗传优化方法,该方法采用多种群的并行微观遗传算法进行优化计算,利用BP神经网络的预测功能获得目标函数值,采用三次样条插值函数表达挤压模具型腔形状。训练BP神经网络模型的导师信号利... 针对挤压模具型腔形状的优化设计,提出了并行微观遗传优化方法,该方法采用多种群的并行微观遗传算法进行优化计算,利用BP神经网络的预测功能获得目标函数值,采用三次样条插值函数表达挤压模具型腔形状。训练BP神经网络模型的导师信号利用刚塑性有限元数值计算获得。以表面载荷沿凹模型腔轮廓表面均匀分布为目标,建立了优化数学模型,对挤压模具型腔轮廓形状进行了优化设计。采用有限元软件MARC/AutoForge对优化结果进行了有限元仿真,仿真结果验证了优化结果的有效性。 展开更多

关键词 并行微观遗传算法 BP神经网络 挤压模具 模具型腔形状 优化设计 人工智能

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密封条结构参数优化设计方法 被引量：9

14

作者 赵建才 姚振强 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1242-1244,共3页

为了对轿车车门密封条结构参数进行优化设计,采用遗传算法和神经网络相结合的策略,首先利用神经网络建立密封条结构设计参数与压缩负荷、应力等的非线性全局映射关系,获得求解结构优化问题所需的目标函数,然后用遗传算法进行优胜劣汰的... 为了对轿车车门密封条结构参数进行优化设计,采用遗传算法和神经网络相结合的策略,首先利用神经网络建立密封条结构设计参数与压缩负荷、应力等的非线性全局映射关系,获得求解结构优化问题所需的目标函数,然后用遗传算法进行优胜劣汰的寻优搜索运算,求出最优解。优化结果表明,椭圆形结构在壁厚为1.5mm、高度为20mm时,压缩负荷和应力能达到目标函数要求。压缩负荷和应力的优化结果与理论计算值的误差分别为7.4%、9%,因此,利用神经网络和遗传算法进行结构参数优化的方法是可行的。 展开更多

关键词 密封条 结构参数 优化设计 遗传算法 神经网络

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基于注意力模型的混合学习算法 被引量：5

15

作者 杨博 苏小红 王亚东 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期1073-1080,共8页

为了解决传统BP(back-propagation)算法收敛速度慢,训练得到的网络性能较差的问题,在借鉴生理学中“选择性注意力模型”的基础上,将遗传算法与误差放大的BP学习算法进行了有机的融合,提出了基于注意力模型的快速混合学习算法.该算法的... 为了解决传统BP(back-propagation)算法收敛速度慢,训练得到的网络性能较差的问题,在借鉴生理学中“选择性注意力模型”的基础上,将遗传算法与误差放大的BP学习算法进行了有机的融合,提出了基于注意力模型的快速混合学习算法.该算法的核心在于将单独的BP训练过程划分为许多小的切片,并对每个切片进行误差放大的训练和竞争淘汰机制的选择.通过发现收敛速率较快的个体和过滤陷入局部极值的个体,来保证网络训练的成功率和实现快速向全局最优区域逼近的目的.仿真结果表明,该算法有效地解决了传统BP算法中由于初始权值的随机性造成的训练失败问题,并能有效解决饱和区域引起的后期训练缓慢问题,在不增加网络隐层节点数的情况下,显著地提高了网络的收敛精度和泛化能力.这将使神经网络在众多实际的分类问题上具有更广泛的应用前景. 展开更多

关键词 BP算法 人工神经网络 注意力模型 遗传算法 饱和区域 局部极值

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基于神经网络和遗传算法的红景天苷缓释微囊制备过程建模与优化 被引量：5

16

作者 赵武奇 殷涌光 仇农学 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2006年第11期106-110,共5页

建立了红景天苷缓释微囊的人工神经网络模型及其遗传算法优化技术。结果表明,结构为5-12-3的神经网络模型能较为精确地拟合测试的样本数据,其最大相对误差不超过4%;遗传算法优化的红景天苷缓释微囊制作最佳工艺参数为:海藻酸钠与红景天... 建立了红景天苷缓释微囊的人工神经网络模型及其遗传算法优化技术。结果表明,结构为5-12-3的神经网络模型能较为精确地拟合测试的样本数据,其最大相对误差不超过4%;遗传算法优化的红景天苷缓释微囊制作最佳工艺参数为:海藻酸钠与红景天苷的质量比为2,海藻酸钠浓度为30g/L,壳聚糖浓度为5g/L,氯化钙浓度为10g/L,壳聚糖溶液pH值为6.35,该工艺参数下的最大适应度较单因素及二次旋转组合试验中的最大适应度高14%,且最佳工艺参数下载药量、包埋率和决定系数的预测值和试验值基本相符。说明用神经网络模型描述微囊制作参数与性能之间的关系,用遗传算法优化微囊制作工艺参数,能设计出性能最佳的微囊制作工艺参数。 展开更多

关键词 神经网络 遗传算法 缓释微囊 优化模型 红景天苷

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多层前馈神经网络快速学习算法的实现 被引量：8

17

作者 杜利民 侯自强 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1992年第10期61-68,共8页

本文评述优化学习率BP(Back Propagation)算法,给出应用研究中几种常用网络结构的优化学习率的计算公式,讨论与算法实现相关的一些问题.模拟实验结果进一步揭示算法的快速性质.

关键词 神经网络 预测 学习算法

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SOS压力传感器温度的补偿 被引量：3

18

作者 莫长涛 陈长征 +1 位作者 张黎丽 孙凤久 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期160-163,共4页

分析了硅 蓝宝石(SOS)压力传感器的温度特性,表明测量范围较宽时,传感器的输出易受环境温度的影响,并且成非线性·提出一种基于神经网络共轭梯度算法的硅 蓝宝石压力传感器温度补偿方法·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意... 分析了硅 蓝宝石(SOS)压力传感器的温度特性,表明测量范围较宽时,传感器的输出易受环境温度的影响,并且成非线性·提出一种基于神经网络共轭梯度算法的硅 蓝宝石压力传感器温度补偿方法·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过训练使神经网络建立在不同环境温度下传感器输出与其实际感受的电压值之间的非线性映射关系,实现硅 蓝宝石压力传感器温度补偿·计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除温度的影响,而且能在神经网络的输出端得到期望的线性输出· 展开更多

关键词 硅-蓝宝石压力传感器 环境温度 非线性 神经网络 共轭梯度算法 补偿

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基于神经网络与遗传算法的结构优化设计方法 被引量：2

19

作者 李鹏忠 黄淑娟 张为民 《桂林工学院学报》 CAS 北大核心 2007年第1期128-132,共5页

从神经网络和遗传算法的原理出发,利用遗传算法和神经网络相结合的策略对结构参数进行优化.在确定结构优化的目标函数和设计变量集合的基础上,用神经网络学习算法建立货架结构设计参数与结构重量、结构最大应力、最大位移等的非线性全... 从神经网络和遗传算法的原理出发,利用遗传算法和神经网络相结合的策略对结构参数进行优化.在确定结构优化的目标函数和设计变量集合的基础上,用神经网络学习算法建立货架结构设计参数与结构重量、结构最大应力、最大位移等的非线性全局映射关系,获得遗传算法求解结构优化问题所需的目标函数,用遗传算法进行优胜劣汰的寻优搜索运算,从而求出所需最优解.以货架结构的优化为例说明了上述方法的应用.遗传算法和神经网络的优化结果是在正交设计法确定的训练样本足够大的基础上得出的,具有较强的可靠性. 展开更多

关键词 神经网络 遗传算法 结构优化

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前馈人工神经网络的变步长直接搜索训练算法 被引量：1

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作者 邢济收 王信义 +2 位作者 张卫民 徐春广 王克勇 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 1997年第2期189-193,共5页

提出了一种用于前馈人工神经网络的变步长直接搜索训练算法,在网络学习时,以多样本在网络的各输出单元上的误差平方和作为目标函数,因它是权重系数的多元函数,这样将问题转化为多元函数的极值问题求解.对误差采取“批处理”的方法和权... 提出了一种用于前馈人工神经网络的变步长直接搜索训练算法,在网络学习时,以多样本在网络的各输出单元上的误差平方和作为目标函数,因它是权重系数的多元函数,这样将问题转化为多元函数的极值问题求解.对误差采取“批处理”的方法和权重系数的变步长直接修正方法,使该算法具有比较快的收敛速度和较高的收敛精度. 展开更多

关键词 人工神经网络 故障诊断 变家长 直接搜索法

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