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前馈多层神经网络BP算法与可靠性增长模型
引用本文:罗莉,罗强,何鸿君.前馈多层神经网络BP算法与可靠性增长模型[J].计算机工程与科学,2001,23(3):55-58.
作者姓名:罗莉  罗强  何鸿君
作者单位:1. 国防科技大学计算机学院,
2. 第二炮兵工程学院,
基金项目:国防重点试验室基金试点项目! (OOJS94.5 .1.kg0 10 4),国家自然科学基金资助项目! (6 99330 30 )
摘    要:本文叙述了可靠性增长和BP算法的基本概念,着重研究神经网络BP算法用于可靠性增长的预测方法。Gompertz模型是可靠性增长的一个很好的预测模型。本文引用文献中的多个实例,将BP算法预测结果与Gompertz模型预测结果相比较,结论基本上一致。这说明该方法不但可行,而且有简便、适应性强等独特优点。

关 键 词:前馈多层神经网络  BP算法  可靠性增长模型  可靠性工程
文章编号:1007-130X(2001)03-0055-04

BP Algorithms of Feed-Forward Multi Layer Neural Network and the Model of Reliability Growth
LUO Li ,LUO Qiang ,HE Hong jun.BP Algorithms of Feed-Forward Multi Layer Neural Network and the Model of Reliability Growth[J].Computer Engineering & Science,2001,23(3):55-58.
Authors:LUO Li  LUO Qiang  HE Hong jun
Affiliation:LUO Li 1,LUO Qiang 2,HE Hong jun 1
Abstract:Reliability growth prediction is the most important part of reliability engineering.The artificial neural network is one of the recently hot subjects.This paper discusses reliability growth and BP algorithms,and then considers emphatically its application in reliability growth prediction.The Gompertz model is a better prediction model of reliability growth.The paper examines the algorithm by some instances and compares with the results of the Gompertz model.The results are almost the same.It shows the approach is feasible and effective,and has special features:simple and adaptive.WT5HZ]
Keywords:reliability growth  BP algorithm  the Gompertz model  reliability of storage
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