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QPSO-BP神经网络算法解析地质样品组分
被引量：
1
1
作者
常兰
周洪祥
+2 位作者
蔡小杰
颜瑜成
周益民
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2019年第4期523-528,共6页
BP神经网络和量子粒子群算法目前被广泛应用于众多领域中。通过运用Matlab对地质样品成分的分析,将BP神经网络与基于量子粒子群算法的BP神经网络的性能作对比,在对地质样品的X荧光数据分析处理过程中,QPSO-BP神经网络预测精度明显高于传...
BP神经网络和量子粒子群算法目前被广泛应用于众多领域中。通过运用Matlab对地质样品成分的分析,将BP神经网络与基于量子粒子群算法的BP神经网络的性能作对比,在对地质样品的X荧光数据分析处理过程中,QPSO-BP神经网络预测精度明显高于传统BP模型,稳定性更强。
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关键词
BP神经网络
量子粒子群算法
地质样品成分分析
QPSO-BP神经网络算法
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职称材料
题名
QPSO-BP神经网络算法解析地质样品组分
被引量：
1
1
作者
常兰
周洪祥
蔡小杰
颜瑜成
周益民
机构
成都理工大学工程技术学院
核工业西南物理研究院
出处
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2019年第4期523-528,共6页
基金
四川省教育厅项目(18ZA0065)资助
文摘
BP神经网络和量子粒子群算法目前被广泛应用于众多领域中。通过运用Matlab对地质样品成分的分析,将BP神经网络与基于量子粒子群算法的BP神经网络的性能作对比,在对地质样品的X荧光数据分析处理过程中,QPSO-BP神经网络预测精度明显高于传统BP模型,稳定性更强。
关键词
BP神经网络
量子粒子群算法
地质样品成分分析
QPSO-BP神经网络算法
Keywords
BP neural network
quantum particle swarm optimization
geological sample composition analysis
OPSP-BP Neural Network Algorithms
分类号
TL99 [核科学技术—核技术及应用]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
QPSO-BP神经网络算法解析地质样品组分
常兰
周洪祥
蔡小杰
颜瑜成
周益民
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2019
1
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