吉林大学学报(工学版) ›› 2001, Vol. ›› Issue (1): 66-70.
杨晓伟1, 梁艳春2, 龚文英3, 周春光4
YANG Xiao-wei1, LIANG Yan-chun2, GONG Wen-ying3, ZHOU Chun-guang4
摘要: 提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的关于结构化神经网络的混合训练方法,并将其用于解决包装件缓冲垫层非线性特性识别问题。在该方法中,提出了一种新的自适应变异操作技术及将遗传算法与BP算法进行自适应切换的实施方案。用于两种典型的包装件缓冲垫层材料的模拟识别结果表明:应用此方法可以有效地解决包装件缓冲垫层非线性特性识别的问题,同时也为神经网络的混合训练提供了一种新的可行的途径。
中图分类号:
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