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毛竹导热系数非线性拟合的PSO-BP模型
被引量：
1
1
作者
吴舒辞
刘帅
+2 位作者
李建军
沈学杰
王传立
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期87-91,共5页
应用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)训练多层前馈(back propagation,BP)神经网络,提出毛竹导热系数的PSO-BP模型,将神经网络的学习过程映射为粒子群体的迭代寻优过程,达到优化神经网络权值及阈值的目的。结果表明:毛...
应用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)训练多层前馈(back propagation,BP)神经网络,提出毛竹导热系数的PSO-BP模型,将神经网络的学习过程映射为粒子群体的迭代寻优过程,达到优化神经网络权值及阈值的目的。结果表明:毛竹导热系数PSO-BP模型在泛化性能、拟合精度、训练及验证误差等方面均优于标准BP网络模型。
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关键词
毛竹导热系数
神经网络
粒子群优化算法
非线性拟合
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职称材料
题名
毛竹导热系数非线性拟合的PSO-BP模型
被引量：
1
1
作者
吴舒辞
刘帅
李建军
沈学杰
王传立
机构
中南林业科技大学
出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期87-91,共5页
基金
湖南省自然科学基金项目(11JJ5020)
湖南省自然科学基金重点项目(10JJ2022)
+3 种基金
湖南省科技计划项目(2011FJ3074)
中南林业科技大学青年科学研究基金(QJ2010010B)
国家自然科学基金(31070568)
湖南省教育厅重点科研项目(11A128)
文摘
应用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)训练多层前馈(back propagation,BP)神经网络,提出毛竹导热系数的PSO-BP模型,将神经网络的学习过程映射为粒子群体的迭代寻优过程,达到优化神经网络权值及阈值的目的。结果表明:毛竹导热系数PSO-BP模型在泛化性能、拟合精度、训练及验证误差等方面均优于标准BP网络模型。
关键词
毛竹导热系数
神经网络
粒子群优化算法
非线性拟合
Keywords
Phyllostachys edulis＇ thermal conductivity
neural network
particle swarm optimization（PSO）
nonlinear fitting
分类号
S781.9 [农业科学—木材科学与技术]
S781.37 [农业科学—木材科学与技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
毛竹导热系数非线性拟合的PSO-BP模型
吴舒辞
刘帅
李建军
沈学杰
王传立
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
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