改进型BP神经算法在热控应用中的研究

摘要：

由于BP神经网络学习算法的能量函数形式单一、调整不便、算法收敛速度慢、计算精度低等缺陷,在工程实践中很难使用.本文将可调整的参数添加到能量函数中,使其具有可调整参数的能量函数,以此改良了BP神经网络学习算法.将改进的算法应用于特定的热控实例中执行模拟实验,实验结果表明算法的收敛速度和收敛精度都得到了提高,仿真实验证实了改进方案的可行性.

关键词：BP神经网络、能量函数、相对误差、绝对误差、比例因子

所属期刊栏目：42

分类号：O241(计算数学)

在线出版日期：2020-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：11-13