【摘 要】
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在Wasserman自适应学习率算法的基础上提出一种新的BP网络改进算法——分层自适应学习率附加动量项算法,并应用该算法建立了凝汽器故障BP网络诊断模型。仿真结果表明该算法较
【机 构】
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武汉理工大学计算机科学与技术学院,
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在Wasserman自适应学习率算法的基础上提出一种新的BP网络改进算法——分层自适应学习率附加动量项算法,并应用该算法建立了凝汽器故障BP网络诊断模型。仿真结果表明该算法较之Wasserman自适应学习率算法能进一步提高网络的学习速度。
Based on the Wasserman adaptive learning rate algorithm, this paper proposes a new BP neural network improvement algorithm - stratified adaptive learning rate additional momentum term algorithm, and uses this algorithm to establish a BP neural network fault diagnosis model. The simulation results show that the algorithm can further improve the learning speed of the network compared to the Wasserman adaptive learning rate algorithm.
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