大众科技
大衆科技
대음과기
DAZHONG KEJI
2008年
1期
34-36
,共3页
改进粒子群算法%BP算法%神经网络%应用
改進粒子群算法%BP算法%神經網絡%應用
개진입자군산법%BP산법%신경망락%응용
融合粒子群算法和BP算法的优点,提出了改进粒子群BP算法,阐述了其基本思想,详细的实施步骤及对标准BP算法的改进之处.为了验证提出算法的优越性,以某钢厂引进的连铸板坯二冷动态控制系统为研究对象,设计了基于该算法的表面温度神经网络控制器.以实际生产现场的设备、工艺参数为基础进行了仿真研究,改进粒子群BP算法在收敛速度、计算精度、最优解的搜索能力、算法稳定性等方面优于标准BP算法.
融閤粒子群算法和BP算法的優點,提齣瞭改進粒子群BP算法,闡述瞭其基本思想,詳細的實施步驟及對標準BP算法的改進之處.為瞭驗證提齣算法的優越性,以某鋼廠引進的連鑄闆坯二冷動態控製繫統為研究對象,設計瞭基于該算法的錶麵溫度神經網絡控製器.以實際生產現場的設備、工藝參數為基礎進行瞭倣真研究,改進粒子群BP算法在收斂速度、計算精度、最優解的搜索能力、算法穩定性等方麵優于標準BP算法.
융합입자군산법화BP산법적우점,제출료개진입자군BP산법,천술료기기본사상,상세적실시보취급대표준BP산법적개진지처.위료험증제출산법적우월성,이모강엄인진적련주판배이랭동태공제계통위연구대상,설계료기우해산법적표면온도신경망락공제기.이실제생산현장적설비、공예삼수위기출진행료방진연구,개진입자군BP산법재수렴속도、계산정도、최우해적수색능력、산법은정성등방면우우표준BP산법.
