【摘 要】
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NeurOn-Line是在G2实时智能环境中开发和实现人工神经元网络系统的图形化编程软件.通过对全记忆BFGS(Broyden,Fletcher,Goldfarb,and Shanno)算法引入一种新的学习速率搜索方
【机 构】
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防化研究院,北京1043信箱,102205
【出 处】
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第二届全国石油和化工生产安全与控制技术交流会
论文部分内容阅读
NeurOn-Line是在G2实时智能环境中开发和实现人工神经元网络系统的图形化编程软件.通过对全记忆BFGS(Broyden,Fletcher,Goldfarb,and Shanno)算法引入一种新的学习速率搜索方法,提出了一种新的改进的BFGS准牛顿优化算法,编程嵌入到NeurOn-Line中,对BP人工神经元网络权系数进行自适应学习.应用NeurOn-Line人工神经元网络建模和编程技术,研究了一个高度非线性和时变的经典生化反应过程的自适应输出预测问题.使用G2和NeurOn-Line混合智能技术对该生化反应过程进行建模和仿真,成功建立了一套可视化的自适应学习与预测神经元网络系统.仿真实验结果表明,基于改进的BFGS算法的自适应学习与预测神经元网络系统能迅速跟踪该生化反应过程的时变和非线性特性,准确地预测过程输出.
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