【摘 要】
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人工神经网络模型中广泛应用的是BP(Back Propagation)模型,针对BP算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最小点的缺陷,本文用遗传算法(Genetic Algorithm: GA)训练神经网络(Artif
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人工神经网络模型中广泛应用的是BP(Back Propagation)模型,针对BP算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最小点的缺陷,本文用遗传算法(Genetic Algorithm: GA)训练神经网络(Artificial Neural Network: ANN),取代了一些传统的学习算法,设计了GA+BP学习算法.用遗传算法和神经网络相结合的方法求解了齿轮弯曲疲劳寿命的预测问题.仿真结果表明,组合GA与BP可以克服单纯使用BP易陷入局部极小等问题,取得了较为满意的效果,预测精度较高.
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