基于遗传算法和RBF神经网络的核电厂安全管理评价模型

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遗传算法具有很强的全局搜索能力,但是容易造成未成熟的收敛,而径向基函数RBF神经网络的优势在于采用全局收敛的线性优化算法,唯一最佳逼近点唯一,二者结合的应用能弥补各自的缺陷.两种方法结合应用到核电厂安全管理评价领域,建立基于遗传算法和RBF神经网络的核电厂安全管理评价模型,对核电厂安全管理存在的风险进行评价,有助于核电厂安全管理人员及时发现风险,采取应对措施,对于降低核电厂安全管理风险,确保人民群众生命财产安全和社会环境安全都具有极其重要的现实意义.
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