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针对烟气机组时变、非线性的工况特点,提出了一种基于遗传算法的BP神经网络模型,并在该算法的适应度函数中加入了时间因素。实验结果表明,考虑时间算法的遗传神经网络要明显优于一般BP神经网络,其训练时间大为缩短,网络计算的实时性得到了加强。
一种遗传神经网络在烟气机组故障诊断中应用
【摘 要】
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针对烟气机组时变、非线性的工况特点,提出了一种基于遗传算法的BP神经网络模型,并在该算法的适应度函数中加入了时间因素。实验结果表明,考虑时间算法的遗传神经网络要明显
【机 构】
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北京机械工业学院机电系统测控北京市重点实验室
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2007年25期
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