基于改进遗传算法的 BP 神经网络控制器

摘要：

BP 神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,其与遗传算法的结合可以得到一种拥有良好的全局优化搜索和局部时频特性的学习训练途径.针对 BP 网络的不足,提出了一种基于改进遗传算法的 BP 神经网络控制器,此方法可以克服基本遗传算法收敛速度慢,容易陷入“早熟”收敛,计算稳定性不好等一系列问题,进一步提高了 BP 神经网络控制器的性能.最后通过对轧制力模型的预报仿真,证明了控制器的有效性.

关键词：BP 神经网络、改进遗传算法、轧制力模型

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2013-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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