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以密闭鼓风炉为研究对象,针对BP神经网络收敛速度慢、易过拟合的缺点,提出一种与最小二乘和专家规则相结合的新型BP神经网络结构,建立加料批重和批次与鼓风炉透气性间的关系模型.仿真结果表明,提出的BP神经网络与一般BP神经网络相比,收敛速度快,不易过拟合,预测精度高.
基于最小二乘和专家规则的鼓风炉透气性神经网络模型
【摘 要】
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以密闭鼓风炉为研究对象,针对BP神经网络收敛速度慢、易过拟合的缺点,提出一种与最小二乘和专家规则相结合的新型BP神经网络结构,建立加料批重和批次与鼓风炉透气性间的关系
【机 构】
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中南工业大学信息科学与工程学院(长沙)
【出 处】
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中国自动化学会第15届青年学术年会
【发表日期】
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2000年7期
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