【摘 要】
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针对BP神经网络易陷入局部最优、接近最优解时产生振荡等缺点,利用区间自适应遗传算法自适应移动搜索区间的功能,彻底取代BP神经网络权值阈值反向调整过程。结果表明该方法可
【基金项目】
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辽宁省教育厅高校科研基金(JQW201715407)
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针对BP神经网络易陷入局部最优、接近最优解时产生振荡等缺点,利用区间自适应遗传算法自适应移动搜索区间的功能,彻底取代BP神经网络权值阈值反向调整过程。结果表明该方法可使训练误差达到较高的学习精度,有效解决了BP神经网络的困境。将该算法用于大豆油甲酯合成工艺试验中,当训练误差达到2.58×10-8时,神经网络的实际输出值与试验值完全拟合,说明了该方法是一种可靠有效的优化方法。
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