改进型BP神经算法在热控应用中的研究

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由于BP神经网络学习算法的能量函数形式单一、调整不便、算法收敛速度慢、计算精度低等缺陷,在工程实践中很难使用。本文将可调整的参数添加到能量函数中,使其具有可调整参数的能量函数,以此改良了BP神经网络学习算法。将改进的算法应用于特定的热控实例中执行模拟实验,实验结果表明算法的收敛速度和收敛精度都得到了提高,仿真实验证实了改进方案的可行性。
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