【摘 要】
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根据混凝土强度早期判定的特点 ,建立了能映射复杂非线性关系的多层前向神经网络 .重点分析了它的一些算法 ,针对基本 BP算法存在局部极小的缺陷 ,导出了基于输出空间的全局
【机 构】
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根据混凝土强度早期判定的特点 ,建立了能映射复杂非线性关系的多层前向神经网络 .重点分析了它的一些算法 ,针对基本 BP算法存在局部极小的缺陷 ,导出了基于输出空间的全局优化 BP算法 (GOBPA) .在大量混凝土强度试验的基础上 ,计算机仿真结果表明 ,用 GOBPA训练的多层前向神经网络能够以较高的精度预报混凝土的强度 .
According to the characteristics of early judgment of concrete strength, a multi-layer forward neural network that can map complex nonlinear relationship is established, some of its algorithms are analyzed emphatically, aiming at the local minimum defects of the basic BP algorithm, Based on a large number of concrete strength tests, the computer simulation results show that the multilayer neural network trained by GOBPA can predict the strength of concrete with high accuracy.
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