【摘 要】
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针对混合气体检测问题,利用误差反向传播（BP）算法和遗传算法,提出了用自适应遗传算法优化BP神经网络的方法来实现定量检测。即利用遗传算法的全局搜索能力,对神经网络连接权值
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针对混合气体检测问题,利用误差反向传播（BP）算法和遗传算法,提出了用自适应遗传算法优化BP神经网络的方法来实现定量检测。即利用遗传算法的全局搜索能力,对神经网络连接权值和阈值进行优化,再以优化后的初值作为BP神经网络的初始连接权值和阈值,最后用附加＂动量项＂的误差反向传播算法训练BP网络。设计了一个结构为7×18×3的3层BP网络用于一组含有5个样本的混合气体识别试验。结果表明：将自适应遗传神经网络算法应用于混合气体定量识别的训练中,收敛速度比附加＂动量项＂BP算法要快,而且学习精度
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