【摘 要】
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为了提高模型效率，更好地反映实际系统的动态特性，根据氧乐果合成过程特点确定了PSO-回归BP网络结构．采用惯性权重动态调整的粒子群算法进行初始寻优，并基于改进的BP算法对优化的
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为了提高模型效率，更好地反映实际系统的动态特性，根据氧乐果合成过程特点确定了PSO-回归BP网络结构．采用惯性权重动态调整的粒子群算法进行初始寻优，并基于改进的BP算法对优化的网络权阈值进一步精确优化，建立了氧乐果合成过程的PSO-回归BP网络模型．仿真结果表明，所建模型误差小、收敛速度快、网络泛化能力强，能更好地反映实际对象特点．
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