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文檔簡介
1、本文在分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)在煉鋼終點(diǎn)控制中的應(yīng)用現(xiàn)狀基礎(chǔ)上,針對遺傳算法早熟收斂和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部優(yōu)化點(diǎn)的問題,提出了一種基于小生境思想的改進(jìn)適應(yīng)度函數(shù)以克服遺傳算法的早熟收斂問題;構(gòu)建了一種用遺傳算法來加速BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程的混合算法;構(gòu)建了一種基于GA-BP的混合遺傳算法來綜合遺傳算法的全局優(yōu)化能力和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速收斂能力.采用收斂概率、平均收斂時(shí)間和種群距離等評價(jià)指標(biāo)以多峰函數(shù)優(yōu)化問題對混合遺傳算法進(jìn)行了研究.研究
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