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1.
针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,提出一种新的自适应粒子群优化算法用于神经网络的训练.该算法通过改进自适应搜索策略以提高网络泛化性能,并结合Ionosphere雷达信号分类数据集进行仿真测试.研究结果表明:基于自适应粒子群优化算法训练的神经网络在分类准确率和分类误差上明显优于传统的BP算法,且很好地提高了网络泛化能力和优化效果.
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2.
在煤炭生产中,机电设备运行过程中,转轴断裂和漏油现象经常发生,往往带有突发性,影响设备正常运行、加速设备老化,严重制约着生产,造成很大程度的经济损失.
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