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氧乐果合成过程的PSO-回归BP网络建模方法
被引量：
3
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作者
冯冬青
杨书显
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2011年第3期113-117,共5页
为了提高模型效率,更好地反映实际系统的动态特性,根据氧乐果合成过程特点确定了PSO-回归BP网络结构.采用惯性权重动态调整的粒子群算法进行初始寻优,并基于改进的BP算法对优化的网络权阈值进一步精确优化,建立了氧乐果合成过程的PSO-回...
为了提高模型效率,更好地反映实际系统的动态特性,根据氧乐果合成过程特点确定了PSO-回归BP网络结构.采用惯性权重动态调整的粒子群算法进行初始寻优,并基于改进的BP算法对优化的网络权阈值进一步精确优化,建立了氧乐果合成过程的PSO-回归BP网络模型.仿真结果表明,所建模型误差小、收敛速度快、网络泛化能力强,能更好地反映实际对象特点.
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关键词
粒子群算法
回归BP网络
氧乐果合成
温度对象
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职称材料
题名
氧乐果合成过程的PSO-回归BP网络建模方法
被引量：
3
1
作者
冯冬青
杨书显
机构
郑州大学电气工程学院
出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2011年第3期113-117,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目
编号60774059
文摘
为了提高模型效率,更好地反映实际系统的动态特性,根据氧乐果合成过程特点确定了PSO-回归BP网络结构.采用惯性权重动态调整的粒子群算法进行初始寻优,并基于改进的BP算法对优化的网络权阈值进一步精确优化,建立了氧乐果合成过程的PSO-回归BP网络模型.仿真结果表明,所建模型误差小、收敛速度快、网络泛化能力强,能更好地反映实际对象特点.
关键词
粒子群算法
回归BP网络
氧乐果合成
温度对象
Keywords
PSO algorithm
recurrent BP neural network
omethoate synthesis
temperature object
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
氧乐果合成过程的PSO-回归BP网络建模方法
冯冬青
杨书显
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2011
3
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