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针对BP神经网络初始连接权值和阈值确定的随机性,以及网络收敛速度慢和容易陷入局部极小的问题,采用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,构建混合GA-BPNN网络模型.利用建立的GA-BPNN模型,对湖北省宜昌地区降雨量进行插值估算,试验结果表明,单纯采用BP神经网络进行降雨量的插值估算,其归一化的平均相对误差为27.68%,而采用遗传算法优化后的BP神经网络进行降雨量插值估算,其归一化的平均相对误差为18.93%,估算的精度以及网络的稳定性和容错性都要好于单纯的BP神经网络模型. 相似文献
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1 引言在现代工业中常常需要把运动的物体按一定长度切割。如塑料挤管机,钢筋校直切断机,塑料制袋机等。由于对运动的物体直接切割技术难度大,过程繁杂。因此很多设备都采用静态切割。即当被切割物体前进到所需长度时,让其停止,然后再切割。由于 相似文献
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