【摘 要】
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目前,在人工神经网络的实际应用中绝大部分的神经网络模型是采用反向传播神经网络(BP网络)和它的变化形式,它是前向网络的核心部分,并体现了人工神经网络最精华的部分.所以在
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目前,在人工神经网络的实际应用中绝大部分的神经网络模型是采用反向传播神经网络(BP网络)和它的变化形式,它是前向网络的核心部分,并体现了人工神经网络最精华的部分.所以在该课题中, 主要用BP网络研究公差对电子枪性能的影响,分别研究了不同样本数目、不同样本类型情况下,BP网络的训练结果及仿真结果的准确性.同时也研究了BP网络的变化形式(内部回归神经网络)及其它神经网络(径向基函数网络),并将它们与BP网络进行了比较,分析了各自的优缺点.还研究了人工神经网络在电子枪主透镜逆设计方面的应用.通过结果分析与讨论,可以认为人工神经网络用于电子枪主透镜的公差分析和逆设计有一定的实用性,但也由于其一定的缺点,在某些情况下,它不能取代计算机模拟和传统的逆设计方法,最后提出了将人工神经网络与传统的逆设计方法相结合,对电子枪进行逆设计的设想.
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