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期刊论文
量子遗传算法优化BP网络的焦炭质量模型
量子遗传算法优化BP网络的焦炭质量模型
来源 :自动化应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:li1977323
【摘 要】
:
为使焦炭预测精度提高,减少不必要的能源损耗,提出基于量子遗传算法优化BP网络的焦炭质量预测模型。在算法中应用量子位概率幅、量子旋转门、量子非门对种群中的染色体进行编
【作 者】
:
李爱莲
龚小帅
【机 构】
:
内蒙古科技大学信息工程学院
【出 处】
:
自动化应用
【发表日期】
:
2017年8期
【关键词】
:
量子遗传算
BP神经网络
量子概率幅编码
量子旋转门
焦炭质量预测模型
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为使焦炭预测精度提高,减少不必要的能源损耗,提出基于量子遗传算法优化BP网络的焦炭质量预测模型。在算法中应用量子位概率幅、量子旋转门、量子非门对种群中的染色体进行编码、相位更新、变异的操作。仿真结果表明,该模型相较于传统的BP网络模型预测精度更高,同时大大提升了效率与可靠性。
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