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基于BP神经网络方法，研究了压气机特性曲线的拟合及BP神经网络结构设计。对不同训练数据选取方法和比例情况下的BP神经网络进行了计算，分析BP神经网络数据选取与网络泛化能力之间的关系。分析结果表明，均匀顺序选择的BP神经网络在压气机特性曲线仿真上具有更优的泛化能力。
基于BP训练数据选取的压气机特性曲线计算
【摘 要】
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基于BP神经网络方法，研究了压气机特性曲线的拟合及BP神经网络结构设计。对不同训练数据选取方法和比例情况下的BP神经网络进行了计算，分析BP神经网络数据选取与网络泛化能力之
【机 构】
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海军工程大学机械工程系
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2013年10期
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