小波神经网络在黄豆含水率测量中的应用

摘要：

提出一种用于多元非线性函数逼近的小波神经网络的训练算法,设计了网络拓扑结构和对其参数进行估计的混合递阶遗传算法.该方法避免了经典BP算法容易陷入局部极小和训练效率低的缺点,保持了较高的泛化精度,且收敛速度快,进而提高了测量精度.实验表明:应用小波神经网络多元非线性回归方法的含水率测量值与真实值间相对误差均方差为0.084,相对误差均值为0.117,相对误差最大值为0.159.

关键词：含水率、小波函数网络、多元非线性回归、开路微波谐振腔

所属期刊栏目：27

分类号：P228.4(大地测量学)

在线出版日期：2009-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：113-116