【摘 要】
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人工鱼群算法具有较强的全局收敛性和较强的鲁棒性，且对初值不敏感。将AFSA算法和BP算法相结合，不仅能延续神经网络的适应能力，而且能够加速收敛到目标值并提高神经网络学习能力
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人工鱼群算法具有较强的全局收敛性和较强的鲁棒性，且对初值不敏感。将AFSA算法和BP算法相结合，不仅能延续神经网络的适应能力，而且能够加速收敛到目标值并提高神经网络学习能力。运用改进的AFSA算法优化BP算法并结合联合站的工艺需求，得出油水界面高度变化率的软测量模型。数值结果表明，模型具有较高的拟合精度和较强的泛化能力，将油水界面高度的硬件测量发展到软件在线测量，通过实验仿真结果验证了所研究算法的有效性。
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