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针对误差反向传播(BP)算法和遗传算法各自的优点和不足,提出了遗传算法优化神经网络技术:利用遗传算法的全局搜索能力,对神经网络连接权进行优化,以遗传算法优化的初值作为BP神经网络的初始权值,再用BP算法训练网络.优化后的BP网络其误差的递减速度和收敛速度都比标准BP网络快,而且对学习速率调整要求更少.将遗传神经网络应用于混合气体定量识别的训练中,得到的最大误差由20.7 %降为12.1 %,平均误差从5.4 %降为3.5 %,识别效果得到了提高. 相似文献
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将BP人工神经网络应用于气敏传感器阵列测试系统中,对测试系统进行了详细的论述.用改进BP算法对不同浓度的目标混合气体进行了定性及定量分析,并以图表形式输出结果.研究表明,网络经过多次训练及测试后,基本上克服了半导体传感器因存在"交叉敏感性"而影响输出的缺点,提高了测试准确度,总体性能较好. 相似文献
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