基于神经网络和遗传算法的实验参数确定

被引：6

作者：

王佶

李耀雄

韩旻沂

机构：

[1] 武汉理工大学设计研究院

[2] 中南电力设计院武汉

[3] 武汉

来源：

武汉理工大学学报 | 2004年 / 05期

关键词：

神经网络; 遗传算法; 数理统计;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

将 BP神经网络用于实验数据结果的“预处理”,剔除奇异样本数据 ,并利用实数直接操作的遗传算法 (FGA) ,发挥 FGA概率搜索和群体优势 ,将处理后的数据分别代入给定的含参数的方程 ,在总体误差最小的情况下 ,寻求符合实验数据的参数的优化解 ;将优化结果与常规数理统计方法进行了比较 ,证实了该方法的有效性 ;而且对其它实验数据的处理及实验参数的确定 ,有一定的参考价值。

引用

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