【摘 要】
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针对小样本条件下BP(back propogation)神经网络存在预测精度不高的问题,将专家知识融入BP神经网络训练过程中解决此问题.首先BP神经网络通过遗传算法获得最优初始权值和阈值;其次对专家知识进行数学表达;最后通过增广拉格朗日乘子法将专家知识融入BP神经网络训练过程中.利用实际中的结晶动力学问题对所提方法进行验证.仿真结果表明,与现有的解决小样本问题的方法相比,融合专家知识的BP神经网络在小样本条件下可以有效提高预测精度.
【机 构】
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西安工业大学电子信息工程学院,西安710021
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针对小样本条件下BP(back propogation)神经网络存在预测精度不高的问题,将专家知识融入BP神经网络训练过程中解决此问题.首先BP神经网络通过遗传算法获得最优初始权值和阈值;其次对专家知识进行数学表达;最后通过增广拉格朗日乘子法将专家知识融入BP神经网络训练过程中.利用实际中的结晶动力学问题对所提方法进行验证.仿真结果表明,与现有的解决小样本问题的方法相比,融合专家知识的BP神经网络在小样本条件下可以有效提高预测精度.
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