【摘 要】
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本文针对bp神经网络在实际求解过程中参数难确定的问题,进行了反复实验,取得较优解的参数.即先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快并避
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本文针对bp神经网络在实际求解过程中参数难确定的问题,进行了反复实验,取得较优解的参数.即先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快并避免局部极小.建立融入遗传学习算法的bp网络模型,用小批量训练替代单样本训练和大批量样本训练,提高了网络的训练速度.预测结果表明,该算法收敛速度快,预测精度高,为气体模糊识别和预报提供了一种新思路和新方法.
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