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基于人工神经网络和遗传算法的雷帕霉素发酵培养基优化
1
作者 陈晓明 金东伟 陈夏琴 《海峡药学》 2025年第1期13-17,共5页
目的采用人工神经网络和遗传算法相结合,优化雷帕霉素发酵培养基。方法首先通过Plackett-Burman设计实验,筛选影响雷帕霉素产量显著因素;再采用Box-Behnken实验建立数据样本训练人工神经网络模型,最后耦合遗传算法对模型全局寻优。结果... 目的采用人工神经网络和遗传算法相结合,优化雷帕霉素发酵培养基。方法首先通过Plackett-Burman设计实验,筛选影响雷帕霉素产量显著因素;再采用Box-Behnken实验建立数据样本训练人工神经网络模型,最后耦合遗传算法对模型全局寻优。结果黄豆饼粉和赖氨酸对雷帕霉素的合成有显著的正效应,葡萄糖对雷帕霉素的合成具有显著的负效应。遗传算法-人工神经网络的决定系数与相对误差分别为0.998与2.29%。最终获得影响雷帕霉素发酵主要因素配比:葡萄糖6.5 g·L^(-1),黄豆饼粉23.2 g·L^(-1),赖氨酸7.9 g·L^(-1)。结论优化后培养基的发酵水平较原培养基提高了21.1%,达到预期效果。 展开更多
关键词 人工神经网络 遗传算法 雷帕霉素 优化
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基于人工神经网络的石蜡熔点预测
2
作者 纪博睿 赵晓弘 +2 位作者 胡西娅 潘英妮 王硕 《当代化工》 2025年第1期202-205,共4页
对于特种石蜡产品来说,有些石油蜡性能的微小差异就会显著影响产品的性能。为了缩短特种石蜡研发时间,提高产品开发效率,更好地指导特种石蜡的生产,提出了基于人工神经网络的石蜡熔点预测模型。以石蜡化学组成C_(18)~C_(37)、异构烷烃... 对于特种石蜡产品来说,有些石油蜡性能的微小差异就会显著影响产品的性能。为了缩短特种石蜡研发时间,提高产品开发效率,更好地指导特种石蜡的生产,提出了基于人工神经网络的石蜡熔点预测模型。以石蜡化学组成C_(18)~C_(37)、异构烷烃、环烷烃、烯烃的质量分数为输入,以总熔点为输出,建立了石蜡熔点神经网络模型。得到的熔点神经网络模型对石蜡熔点预测准确率为99.2646%,表明熔点神经网络模型能精确预测石蜡熔点。 展开更多
关键词 人工神经网络 石蜡 熔点 算法 计算机模拟 预测
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基于人工神经网络智能算法的9310钢本构模型优化 被引量：1
3
作者 施文鹏 孙岑花 +2 位作者 李佳俊 王宇航 董显娟 《精密成形工程》 北大核心 2024年第3期171-180,共10页
目的研究9310钢在变形温度为800~1200℃、应变速率为0.01~50s-1和高度压下量为70%条件下的热变形行为,建立预测效果相对较好的9310钢本构模型。方法使用Gleeble-3800热模拟机对9310钢进行等温恒应变速率热压缩实验,基于热压缩实验数据,... 目的研究9310钢在变形温度为800~1200℃、应变速率为0.01~50s-1和高度压下量为70%条件下的热变形行为,建立预测效果相对较好的9310钢本构模型。方法使用Gleeble-3800热模拟机对9310钢进行等温恒应变速率热压缩实验,基于热压缩实验数据,分析了应变速率对9310钢流动软化效应的影响,建立了考虑应变补偿的Arrhenius本构模型与支持向量回归(SVR)本构模型,并进行了模型精度分析,之后引入人工神经网络(ANN)智能算法优化了Arrhenius本构模型。结果与变形温度相比,应变速率对9310钢流动软化效应的影响更为显著。相较于支持向量回归(SVR)本构模型,考虑应变补偿的Arrhenius本构模型精度更高,其相关系数R为0.9934,平均相对误差(AARE)和均方误差(MSE)分别为0.0556和89.362,它在预测高应变速率(1、10、50 s-1)流动应力时出现了较大偏差,经ANN智能算法优化后,相关系数R提高至0.9991,AARE和MSE分别降至0.0199和9.998,且绝对误差在±10MPa以内的预测流动应力占比为98.34%。结论在低应变速率(0.01 s-1)下软化效应更强,在高应变速率(10 s-1)下再结晶程度较低,软化效应较弱。ANN智能算法优化后的Arrhenius本构模型具有较高的精度,能较准确地预测9310钢的流动行为。 展开更多
关键词 9310钢 本构模型 Arrhenius型本构模型 人工神经网络(ann) 智能算法优化
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基于麻雀搜索算法优化BP人工神经网络的短期湍流预报模型研究 被引量：3
4
作者 张恒 张雷 +2 位作者 姚海峰 佟首峰 曹玉玺 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2024年第2期58-65,共8页
提出了一种基于麻雀搜索算法优化BP人工神经网络(SSA-BP)的湍流预报模式。首先,采用BP人工神经网络作为湍流预报模型的基础框架。通过对温度、湿度、风速等气象因素的采集和处理,将其作为输入层的特征。然后,利用麻雀搜索算法对BP人工... 提出了一种基于麻雀搜索算法优化BP人工神经网络(SSA-BP)的湍流预报模式。首先,采用BP人工神经网络作为湍流预报模型的基础框架。通过对温度、湿度、风速等气象因素的采集和处理,将其作为输入层的特征。然后,利用麻雀搜索算法对BP人工神经网络的权重和偏置进行优化。为了验证该方法的有效性,采用了来自地面气象站的大气湍流数据及气象数据进行实验。实验结果表明,SSA-BP人工神经网络能够成功预测大气湍流的发展趋势,并具有较高的预测精度和稳定性,能够充分利用大气湍流数据中的非线性特征,为湍流预测研究和实际应用提供了有力支持。 展开更多
关键词 BP人工神经网络 麻雀搜索算法 气象参数 大气湍流预测
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基于遗传算法优化的含氢Ti65合金人工神经网络本构模型的构建
5
作者 朱铭 夏敏 +3 位作者 田壵 邓磊 金俊松 王新云 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期232-239,共8页
本研究对不同氢含量(未置氢、0.13 wt.%、0.25 wt.%、0.34 wt.%和0.43 wt.%氢)的Ti65合金试样在其α+β两相区和β单相区、0.001 s^(-1)应变速率范围内进行等温压缩,研究了含氢Ti65合金的高温流变行为,建立了综合考虑氢含量、变形温度... 本研究对不同氢含量(未置氢、0.13 wt.%、0.25 wt.%、0.34 wt.%和0.43 wt.%氢)的Ti65合金试样在其α+β两相区和β单相区、0.001 s^(-1)应变速率范围内进行等温压缩,研究了含氢Ti65合金的高温流变行为,建立了综合考虑氢含量、变形温度、应变、应变速率的含氢Ti65合金GA-BP神经网络本构模型,并将所建模型通过二次开发集成入有限元软件中,对含氢Ti65合金等温热压缩过程进行模拟。结果表明:4-12-12-1结构的GA-BP神经网络本构模型的相关系数和平均绝对误差分别为0.9982和0.46%,模型具有较高的预测精度和泛化能力,能够用于局部置氢Ti65合金热塑成形过程的分析。 展开更多
关键词 置氢处理 Ti65合金 人工神经网络 遗传算法 本构模型
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基于响应面和人工神经网络-遗传算法优化液态发酵制备藕渣可溶性膳食纤维
6
作者 李玲玉 刘小莉 张宏志 《食品研究与开发》 CAS 2024年第23期100-107,共8页
为实现莲藕副产物的高值化应用以及藕渣可溶性膳食纤维(soluble dietary fiber,SDF)含量的提高,该文以藕渣为原料,接种副干酪乳杆菌PC18发酵改性制备藕渣可溶性膳食纤维,通过单因素试验及Box-Behnken试验设计,探讨料液比、发酵时间、接... 为实现莲藕副产物的高值化应用以及藕渣可溶性膳食纤维(soluble dietary fiber,SDF)含量的提高,该文以藕渣为原料,接种副干酪乳杆菌PC18发酵改性制备藕渣可溶性膳食纤维,通过单因素试验及Box-Behnken试验设计,探讨料液比、发酵时间、接种量对藕渣可溶性膳食纤维含量的影响,在此基础上,选用响应面(response surface methodology,RSM)和人工神经网络-遗传算法(artificial neural networks and genetic algorithms,ANN-GA)构建发酵模型,并对两者优化结果及模型参数进行比较。单因素及Box-Behnken试验结果表明,影响藕渣SDF含量主要因素主次顺序依次为发酵时间、料液比、接种量。通过验证试验及模型参数与优化结果对比分析,发现RSM与ANN-GA构建的模型整体拟合效果均较好,但ANN-GA模型预测值、试验值更高,相对误差值更低。基于ANN-GA确定最佳工艺参数为料液比1∶38(g/mL)、发酵时间48 h、接种量4.0%,经验证得到此条件下SDF含量为(5.97±0.73)%。 展开更多
关键词 藕渣 膳食纤维 液态发酵 人工神经网络 遗传算法
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人工神经网络优化油莎豆油亚临界萃取工艺 被引量：1
7
作者 邓淑君 郝琴 +3 位作者 万楚筠 郭婷婷 魏春磊 郑明明 《中国油料作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1178-1186,共9页
为优化亚临界丁烷萃取脱皮油莎豆油工艺,采用单因素试验确定因素水平,中心复合表面设计(CCF)安排寻优试验,在此基础上分别构建了响应面(RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型,运用粒子群算法(PSO)对BP-ANN模型进行优化,并对RSM和PSO-... 为优化亚临界丁烷萃取脱皮油莎豆油工艺,采用单因素试验确定因素水平,中心复合表面设计(CCF)安排寻优试验,在此基础上分别构建了响应面(RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型,运用粒子群算法(PSO)对BP-ANN模型进行优化,并对RSM和PSO-BP-ANN模型的寻优结果进行了比较。结果表明,RSM模型优化的萃取条件为:料液比(脱皮油莎豆∶丁烷)1∶10.36 g/mL、萃取时间45 min、萃取温度30℃、坯料厚度0.5 mm;PSOBP-ANN模型优化的萃取条件为:料液比1∶10.67 g/mL、萃取时间40.10 min、萃取温度34℃、轧坯厚度0.5 mm。在最佳条件下,RSM模型预测提取率为91.63%,验证值为94.27%,相对误差2.56%;PSO-BP-ANN模型预测值为95.58%,验证值为95.14%,相对误差0.46%。采用人工神经网络耦合粒子群算法(PSO-BP-ANN)优化油莎豆油亚临界萃取工艺,具有提取率高、相对误差小等优势。本研究可为亚临界萃取技术在油莎豆油高效制取中应用提供参考。 展开更多
关键词 反向传播人工神经网络 粒子群优化算法 亚临界丁烷萃取 脱皮油莎豆 工艺优化
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响应面法和人工神经网络对亚临界CO_(2)萃取红花籽油的建模与优化 被引量：1
8
作者 刘国祎 郭建章 +1 位作者 陈星 王威强 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第10期225-233,共9页
本文旨在寻找有效建模方法以预测亚临界CO_(2)萃取红花籽油的萃取率,优化其萃取工艺条件。以单因素实验为基础,采用Box-Behnken试验设计,研究了萃取压力、分离温度、萃取时间对红花籽油萃取率的影响,并采用响应面法(RSM)和人工神经网络(... 本文旨在寻找有效建模方法以预测亚临界CO_(2)萃取红花籽油的萃取率,优化其萃取工艺条件。以单因素实验为基础,采用Box-Behnken试验设计,研究了萃取压力、分离温度、萃取时间对红花籽油萃取率的影响,并采用响应面法(RSM)和人工神经网络(ANN)两种方法分别对同一实验进行建模分析,通过RSM数值优化、人工神经网络和遗传算法结合(ANN-GA)两种方法优化其工艺条件。结果表明,RSM与ANN两种模型均能较为精准预测,但通过两种模型的决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)值比较,得出ANN模型(R^(2)=0.9966)的预测效果较优于RSM模型(R^(2)=0.9950)。ANN-GA确定的最佳萃取条件及萃取率分别为:萃取压力19.04 MPa、分离温度55.50℃、萃取时间134.98 min、萃取率23.52%。综上,RSM和ANN两种方法均可用于亚临界CO_(2)萃取带壳红花籽油的建模与优化,但ANN的预测准确度及拟合能力更为优秀。 展开更多
关键词 亚临界CO_(2)萃取 红花籽油 响应面法 人工神经网络 遗传算法
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基于遗传算法进化的人工神经网络(GA-ANN)对葡萄糖发酵生产普鲁兰多糖的条件优化 被引量：4
9
作者 陈世伟 罗嘉伟 +5 位作者 王舸楠 赵廷彬 殷海松 郑志强 郑国保 乔长晟 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期60-66,共7页
基于遗传算法进化的人工神经网络,以葡萄糖为原料,对出芽短梗霉产普鲁兰多糖的发酵培养条件进行优化。首先通过单因素试验和Plackett-Burman实验筛选显著因素,再进行Box-Behnken实验建立数据样本,最后利用Matlab建立神经网络模型寻找最... 基于遗传算法进化的人工神经网络,以葡萄糖为原料,对出芽短梗霉产普鲁兰多糖的发酵培养条件进行优化。首先通过单因素试验和Plackett-Burman实验筛选显著因素,再进行Box-Behnken实验建立数据样本,最后利用Matlab建立神经网络模型寻找最优解。结果表明,葡萄糖和酵母抽提物对普鲁兰多糖的合成具有显著的正效应,K_(2)HPO_(4)对普鲁兰多糖的合成具有显著的负效应。遗传算法-人工神经网络的决定系数与相对误差分别为0.9988与1.72%。最终优化获得普鲁兰多糖发酵的最佳培养基组分为葡萄糖150 g/L,酵母抽提物7.1 g/L,MgSO_(4)·7H_(2)O 1.4 g/L,K 2HPO 47 g/L,NaCl7 g/L,自然pH。在此条件下,普鲁兰多糖的产量为83.25 g/L,较优化前提高了79.73%。经济分析表示优化后的培养基成本较优化前降低了约70%。该研究结果为普鲁兰多糖的工业化生产提供了数据支撑,有助于提升普鲁兰多糖在行业中的竞争力。 展开更多
关键词 普鲁兰多糖 遗传算法 人工神经网络 非线性关系 模型
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基于Sine-SSA-BP人工神经网络的腐蚀速率预测研究
10
作者 李昭毅 孙虎元 +1 位作者 蔡振宇 孙立娟 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期17-28,共12页
海洋工程用钢广泛应用于海洋资源开发;然而,在海洋环境中,由于海洋环境复杂,钢的腐蚀速度大幅加快。为了评估其使用寿命,需要准确地预测钢的腐蚀速率。挂片实验法费时费力,经验模型预测虽然可以快速预测,但因海洋中影响腐蚀的因素较多,... 海洋工程用钢广泛应用于海洋资源开发;然而,在海洋环境中,由于海洋环境复杂,钢的腐蚀速度大幅加快。为了评估其使用寿命,需要准确地预测钢的腐蚀速率。挂片实验法费时费力,经验模型预测虽然可以快速预测,但因海洋中影响腐蚀的因素较多,准确度较差。本文介绍了一种机器学习方法,即反向传播(BP)神经网络金属腐蚀速率预测模型。本研究创新性地将Sine混沌映射与麻雀搜索优化算法(SSA)引入腐蚀速率预测模型中,并利用2022年采集到的海洋环境要素和腐蚀速率数据导入模型进行训练预测。结果表明,SSA-BP和Sine-SSA-BP神经网络金属腐蚀速率预测模型的误差远低于BP神经网络腐蚀速率预测模型。经过充分的训练和学习,当预测样本数量由5至30逐渐增加时,Sine-SSA-BP预测模型的平均MAPE值为3.5002%,SSA-BP模型的平均MAPE值为6.0900%。 展开更多
关键词 海洋腐蚀 BP人工神经网络 麻雀搜索优化算法 预测精度
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基于人工神经网络的共振吸声超材料声学性能快速预测及结构优化设计
11
作者 高兆瑞 李铮 +2 位作者 姜永烽 沈承 孟晗 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2024年第8期1058-1069,共12页
针对共振吸声超材料声学性能快速预测及结构优化设计需求,提出了一种基于人工神经网络的共振吸声超材料性能预测方法.首先,建立了由微穿孔板和Helmholtz共振腔组成的多层穿孔型共振吸声超材料的理论模型,并通过仿真与实验验证其正确性;... 针对共振吸声超材料声学性能快速预测及结构优化设计需求,提出了一种基于人工神经网络的共振吸声超材料性能预测方法.首先,建立了由微穿孔板和Helmholtz共振腔组成的多层穿孔型共振吸声超材料的理论模型,并通过仿真与实验验证其正确性;随后,通过理论模型生成数据集,并以此为基础,采用BP(back propagation)神经网络原理,搭建了结构特征参量与声学性能的人工神经网络模型;之后,将训练后的人工神经网络模型与遗传算法相结合,对共振吸声超材料进行声学性能最优化设计.结果表明:训练后的人工神经网络模型可以对目标结构的吸声性能进行准确预测,并且预测效率相较理论模型提高50%以上;人工神经网络模型与优化算法的结合不仅能提高优化效率,优化后的结构也具有良好的低频宽带吸声性能.人工神经网络为大规模结构性能预测计算提供了便利,在超材料等结构设计及优化领域具有广阔的应用前景. 展开更多
关键词 共振吸声超材料 人工神经网络 吸声系数 BP神经网络 遗传算法
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结合遗传算法的人工神经网络在电力变压器故障诊断中的应用 被引量：77
12
作者 徐文 王大忠 +1 位作者 周泽存 陈珩 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第2期109-112,共4页
人工神经网络在电力变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的反向传播界法存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺声、，给故障诊断带来不便。本文提出采用遗传算法优化人工神经网络结构的初仅，将遗传算法与人工神经网络结合起来.... 人工神经网络在电力变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的反向传播界法存在着容易陷入局部极小点、对初值要求高的缺声、，给故障诊断带来不便。本文提出采用遗传算法优化人工神经网络结构的初仅，将遗传算法与人工神经网络结合起来.迅速得到最佳人工种经网络权值矩阵与阈值向量，实现故障诊断。 展开更多
关键词 遗传算法 人工神经网络 故障诊断 电力变压器
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基于遗传算法的人工神经网络 被引量：69
13
作者 李伟超 宋大猛 陈斌 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第2期316-318,共3页
为克服和改进传统的BP算法的不足,发挥神经网络和遗传算法各自的优势,提出了一种基于遗传算法的神经网络二次训练方法。将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,并用神经网络二次训练得到最终结果,降低了计算时间,是一种比较有效的方法。
关键词 BP算法 人工神经网络 遗传算法 二次训练 学习 权值
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基于人工神经网络与多相流模拟技术的搅拌过程研究 被引量：1
14
作者 武煜坤 李政权 +3 位作者 王贻得 徐止恒 李凯旋 石昊宇 《有色金属科学与工程》 CAS 北大核心 2024年第6期801-813,共13页
搅拌釜系统本身具有强非线性特点,传统研究方法往往难以快速准确地反演现场实际情况。为解决这一问题,本研究采用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)与计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)相结合的方法,构建了ANN... 搅拌釜系统本身具有强非线性特点,传统研究方法往往难以快速准确地反演现场实际情况。为解决这一问题,本研究采用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)与计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)相结合的方法,构建了ANN-CFD湍流状态预测模型,并采用了3种训练算法(Levenberg-Marquardt、Bayesian Regulation和Scaled Conjugate)和优化算法(遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法)对模型超参数进行研究。在此基础上,采用双层遗传算法(GA-GA)分别对神经网络的隐藏层节点数和初始权值阈值进行了优化,同时提出了神经网络架构较优方案;用ANN-CFD模型预测搅拌釜内流场状态并评估模型精度。结果显示:BR算法在神经元数大于9个时具有较高的预测准确性,且准确度变化总体趋于稳定;遗传算法的全局收敛性及预测精度在本模型中表现出了出色的性能;在双隐藏层条件下隐藏层神经元数组合为11-10时达到综合较优效果;基于GA-GA优化的ANN-CFD模型其回归指标均超过0.9,展现了出色的预测精度。与传统的BP神经网络相比,该模型在验证集和测试集上的拟合效果提高一倍以上。 展开更多
关键词 搅拌釜 人工神经网络 计算流体力学 遗传算法 湍流状态
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基于人工神经网络的沿海地区底泥盐度计算模型
15
作者 袁静 王锐 喻国良 《华北水利水电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2024年第4期102-108,共7页
底泥盐度与海洋科学、河口研究、环境管理等密切相关,现有的底泥盐度计算公式存在精度不足、适用性有限等问题。为此,开展了271组室内试验和10组户外试验,整合了其他学者的研究数据,以底泥电导率、泥沙浓度、温度和细颗粒表面系数为模... 底泥盐度与海洋科学、河口研究、环境管理等密切相关,现有的底泥盐度计算公式存在精度不足、适用性有限等问题。为此,开展了271组室内试验和10组户外试验,整合了其他学者的研究数据,以底泥电导率、泥沙浓度、温度和细颗粒表面系数为模型输入变量,分别建立了用于计算沿海地区底泥盐度的反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型、粒子群优化的反向传播人工神经网络(PSO-BP-ANN)模型、结合遗传算法的反向传播人工神经网络(GA-BP-ANN)模型。与现有的底泥盐度计算公式相比,新建模型的精度更高,可为沿海地区底泥盐度的确定提供更多可供选择的预测方法。 展开更多
关键词 底泥盐度 人工神经网络模型 反向传播 粒子群优化 遗传算法
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人工神经网络与遗传算法在岩石力学中的应用 被引量：42
16
作者 葛宏伟 梁艳春 +1 位作者 刘玮 顾小炯 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期1542-1550,共9页
岩石力学与岩石工程问题包含极其丰富的内容,实际工程问题又不断地提出各种新的要求,致使很多问题利用传统的方法难于解决。借鉴其他相关学科的先进思想与技术来解决岩石力学研究中的难点问题,已经成为当前岩石力学研究领域的一个热门... 岩石力学与岩石工程问题包含极其丰富的内容,实际工程问题又不断地提出各种新的要求,致使很多问题利用传统的方法难于解决。借鉴其他相关学科的先进思想与技术来解决岩石力学研究中的难点问题,已经成为当前岩石力学研究领域的一个热门课题。计算智能中有关模型与方法的利用有助于我们更深入地研究与解决岩石力学中的某些问题。参考近年来人工神经网络与遗传算法在岩石力学应用中的某些问题,对有关课题的研究状况与进展做了介绍,对计算智能在岩石力学与岩石工程中的应用研究做了展望。 展开更多
关键词 岩石力学 人工神经网络 遗传算法 预测 稳定性
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人工神经网络的混合算法及其工程应用 被引量：12
17
作者 李永强 刘杰 +1 位作者 侯祥林 李允公 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期127-130,共4页
为确定多层人工神经网络的权值和阈值建立了混合求解方法,即迭代前期采用BP算法而迭代后期采用梯度优化法进行计算。通过BP算法、梯度优化法和混合算法对相同实例网络权值和阈值的计算,验证了所提出的混合算法的有效性,实现了权值和阈... 为确定多层人工神经网络的权值和阈值建立了混合求解方法,即迭代前期采用BP算法而迭代后期采用梯度优化法进行计算。通过BP算法、梯度优化法和混合算法对相同实例网络权值和阈值的计算,验证了所提出的混合算法的有效性,实现了权值和阈值的快速准确计算。通过汽轮机故障诊断的实例计算,表明所提出算法的有效性和实际应用价值。 展开更多
关键词 混合算法 梯度优化法 权值 阈值 人工神经网络
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人工神经网络在电力营销系统中的应用与实现 被引量：2
18
作者 方晓萌 章玉 +2 位作者 赵夏楠 巩莹 刘豪 《科技创新与应用》 2024年第13期167-170,共4页
在电力行业信息化发展背景下,收集与存储大量电力数据,可为电力企业营销决策制定提供依据。该文提出采用人工神经网络构建电力营销系统BP神经网络模型,通过智能决策树分类算法预处理模型数据,得到最优化的模型数据,并改进神经网络隐含... 在电力行业信息化发展背景下,收集与存储大量电力数据,可为电力企业营销决策制定提供依据。该文提出采用人工神经网络构建电力营销系统BP神经网络模型,通过智能决策树分类算法预处理模型数据,得到最优化的模型数据,并改进神经网络隐含层节点数目算法,结合应用分时段预测方法及共轭梯度算法分别进行网络训练及网络结构优化,为网络收敛速度加快提供保障,得出相对准确的电力营销年度电量预测结论,说明电力营销系统中人工神经网络具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 人工神经网络 电力营销 误差反向传播模型 BP神经网络模型 决策树分类算法
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人工神经网络快速学习算法 被引量：20
19
作者 刘祖润 曾喆昭 张志飞 《计算机仿真》 CSCD 2000年第1期22-23,共2页
以Chebyshev学习算法为基础 ,给出了数例神经网络仿真结果 ,其学习收敛速度大大优于BP算法及HNR算法。
关键词 人工神经网络 学习算法 仿真 HNR算法
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人工神经网络结合遗传算法在建模和优化中的应用 被引量：58
20
作者 闵惜琳 刘国华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2002年第1期79-80,共2页
用MATLAB构造了人工神经网络和遗传算法程序。人工神经网络用来建立数据样本间的函数关系 ,而遗传算法用来求解由该函数作为目标函数的优化问题。最后用一个实例对所编程序进行了测试 。
关键词 人工神经网络 遗传算法 建模 优化 MATLAB
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