【摘 要】
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为提高微波谐振腔物料湿度测量精度,提出一种基于IA-BP优化算法的进化神经网络模型,对微波谐振腔湿度测量结果进行校正.模型首先利用IA 算法能够保持解群分布多样性的特性进
【机 构】
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东北林业大学机电工程学院,哈尔滨工业大学电气工程学院
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为提高微波谐振腔物料湿度测量精度,提出一种基于IA-BP优化算法的进化神经网络模型,对微波谐振腔湿度测量结果进行校正.模型首先利用IA 算法能够保持解群分布多样性的特性进行全局搜索,从而得到最优解或次优解附近,然后根据BP 算法基于梯度信息指导权值调整的性能进行局部搜索,进而避免在最优解或次优解附近震荡,并迅速收敛到最优值.结果表明该优化算法有效地避免传统BP算法易陷入局部极小,同时保持其高预测精度,且收敛速度快,具有寻优的全局性和精确性,提高了测量精度.预测湿度与实际湿度间的均方差为0.012 5,平均
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