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为了克服BP神经网络存在对初值的要求高，收敛速度慢，容易陷入局部最小值的缺点，采用遗传算法对BP网络的初始权值进行优化，得到最优初始权值，再进行网络学习。仿真表明，经过遗传算法优化的BP神经网络的收敛速度和诊断能力都优于单纯的BP神经网络，可以有效地对铝电解槽槽况进行故障诊断。
基于遗传神经网络的铝电解故障诊断研究
【摘 要】
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为了克服BP神经网络存在对初值的要求高，收敛速度慢，容易陷入局部最小值的缺点，采用遗传算法对BP网络的初始权值进行优化，得到最优初始权值，再进行网络学习。仿真表明，经过遗传算法
【机 构】
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北方工业大学机电工程学院,北京 100041
【出 处】
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全国冶金自动化信息网2008年年会
【发表日期】
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2008年期
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