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MSCGA-BP网络混合建模新方法
引用本文:王焱,刘景录,孙一康.MSCGA-BP网络混合建模新方法[J].重型机械,2003(1):11-14.
作者姓名:王焱  刘景录  孙一康
作者单位:1. 济南大学信息科学与工程学院,山东,济南,250022
2. 济南大学计算中心,山东,济南,250022
3. 北京科技大学信息工程学院,北京,100083
摘    要:针对 BP神经网络存在的网络结构参数、收敛速度、局部极小等问题 ,提出基于变尺度混沌遗传算法 ( MSCGA)与 BP神经网络相互结合的混合建模新方法 ,可对 BP网络隐层节点数、网络权值、阈值等结构参数进行快速优化设计。该方法具有学习功能强、计算精度高、使用精度高、使用方便等特点 ,且适合在线计算。算例分析证明了该方法的有效性 ,为改善 BP神经网络性能提供了一条新途径

关 键 词:神经网络  遗传算法  变尺度  混沌  冷轧
文章编号:1001-196X(2003)01-0011-04
修稿时间:2002年5月20日

A new fusion modeling method based on MSCGA and BP networks
WANG Yan,LIU Jing-lu,SUN Yi-kang.A new fusion modeling method based on MSCGA and BP networks[J].Heavy Machinery,2003(1):11-14.
Authors:WANG Yan  LIU Jing-lu  SUN Yi-kang
Affiliation:WANG Yan+1,LIU Jing-lu+2,SUN Yi-kang+3
Abstract:The paper advanced a new way of fusion modeling by means of the use of mutative scale chaos optimization method and BP networks to overcome problems in makeup parameters,convergence speed and local minima of BP networks.The way has the advantages,such as strong learning function,precise results and convenient usage suiting for on-line calculation.With the example,the effectiveness of the method is proved.This method provides a way for performance melioation of BP networks.
Keywords:neural networks  genetic algorithm  mutative scale  chaos  cold rolling
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