【摘 要】
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为提高动态称重数据处理的精确度和速度,研究动态称重数据处理相关方法,提出一种改进的引力搜索算法（GSA）对BP神经网络进行优化的方法。通过引入改进黑洞因子（BH）和自适应惯性权
【机 构】
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江南大学轻工业过程先进控制教育部重点实验室
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为提高动态称重数据处理的精确度和速度,研究动态称重数据处理相关方法,提出一种改进的引力搜索算法（GSA）对BP神经网络进行优化的方法。通过引入改进黑洞因子（BH）和自适应惯性权重,提高GSA的搜索能力,优化BP神经网络的初始权值和阈值,使动态称重数据的处理速度更快、精确度更高。将改进GSA-BP算法和BP算法、GABP、GSA-BP进行仿真对比,对比结果表明,改进的GSA具有优秀的全局搜索能力,经其优化的BP网络对动态称重数据的处理结果更加精确、性能更好。
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