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基于混沌退火算法和BPNN模型的末敏弹系统效能参数优化，引入贝叶斯正则化方法的BPNN模型，使神经网络具有自适应性和推广能力。交替使用贝叶斯正则化和混沌退火算法，对网络参数进行优化，并对训练后的网络用系统效能参数。结果表明该模型不仅能拟合原系统，而且末敏弹系统效能参数更优，命中率更高。
基于混沌退火算法和BPNN模型的末敏弹系统效能参数优化
【摘 要】
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基于混沌退火算法和BPNN模型的末敏弹系统效能参数优化，引入贝叶斯正则化方法的BPNN模型，使神经网络具有自适应性和推广能力。交替使用贝叶斯正则化和混沌退火算法，对网络参数进
【机 构】
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襄樊学院物理系,重庆铁马工业集团有限公司工艺工程部
【出 处】
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兵工自动化
【发表日期】
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2006年4期
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