中国机械工程
中國機械工程
중국궤계공정
CHINA MECHANICAl ENGINEERING
2007年
23期
2894-2897
,共4页
油气弹簧%非参数化%人工神经网络%遗传算法
油氣彈簧%非參數化%人工神經網絡%遺傳算法
유기탄황%비삼수화%인공신경망락%유전산법
将遗传算法应用于油气弹簧神经网络模型的优化,首先利用遗传算法的全局搜索能力得到神经网络权值的次优解,然后利用BP算法精确搜索到权值的最优解,从而克服了传统BP算法易陷入局部最小点的缺点.与采用传统BP算法的神经网络比对结果表明,遗传算法能显著地提高神经网络的精度,建立的油气弹簧人工神经网络模型可以对油气弹簧的输出特性进行可靠地预测.
將遺傳算法應用于油氣彈簧神經網絡模型的優化,首先利用遺傳算法的全跼搜索能力得到神經網絡權值的次優解,然後利用BP算法精確搜索到權值的最優解,從而剋服瞭傳統BP算法易陷入跼部最小點的缺點.與採用傳統BP算法的神經網絡比對結果錶明,遺傳算法能顯著地提高神經網絡的精度,建立的油氣彈簧人工神經網絡模型可以對油氣彈簧的輸齣特性進行可靠地預測.
장유전산법응용우유기탄황신경망락모형적우화,수선이용유전산법적전국수색능력득도신경망락권치적차우해,연후이용BP산법정학수색도권치적최우해,종이극복료전통BP산법역함입국부최소점적결점.여채용전통BP산법적신경망락비대결과표명,유전산법능현저지제고신경망락적정도,건립적유기탄황인공신경망락모형가이대유기탄황적수출특성진행가고지예측.
