基于改进海鸥算法结合Elman网络的板形模式识别方法

摘要：

为了提高板形模式识别精度,提出了一种基于改进海鸥算法结合Elman网络的板形模式识别方法.将改进的海鸥算法对Elman网络权值阈值进行优化,用于板形模式识别,选取 20 组数据进行测试,并将结果与基于BP神经网络的板形模式识别和基于传统Elman网络的板形模式识别方法进行比较,结果表明本文算法精度更高、效果更好,均方误差MSE相比其他算法低 2 个数量级.

关键词：海鸥算法、混沌映射、板形模式识别、Elman神经网络、板形控制

所属期刊栏目：43

分类号：TH122;TP391

资助基金：国家自然科学基金;山西省教育科学十四五规划课题

在线出版日期：2023-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：140-144,148