【摘 要】
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针对BP神经网络在寻优过程中容易陷入局部极小值的缺点,将遗传算法和BP神经网络相结合,构造了一种基于遗传算法的反向传播（GABP）神经网络。网络的训练分为两步：首先利用遗传算法
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京工业大学环境与能源工程学院
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针对BP神经网络在寻优过程中容易陷入局部极小值的缺点,将遗传算法和BP神经网络相结合,构造了一种基于遗传算法的反向传播（GABP）神经网络。网络的训练分为两步：首先利用遗传算法群体寻优策略,采用遗传算法对网络权值和阈值进行全局搜索,保证其落入全局最优点的邻域;然后再用梯度法对网络权值进行细化训练以进一步减小误差,使其收敛于全局最优解或性能很好的近似最优解。网络训练时使用的数据是在不同操作条件（温度、压力、浓度）下,用标准孔径为0.1μm的亲水聚偏氟乙烯微滤膜过滤牛血清白蛋白（BSA）溶液时得到的膜通量实验
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