【摘 要】
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传统BP神经网络是解决电容层析成像系统流型辨识经典的算法,虽然在一些简单问题上达到了工业实际应用的要求,但如果解决复杂工业问题时就会暴露出很多缺陷。针对传统BP神经网
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60572153,60972127);黑龙江省博士后资助项目(LBH-Z11109);黑龙江省青年科学基金(QC2012C059);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11541040,12511097)
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传统BP神经网络是解决电容层析成像系统流型辨识经典的算法,虽然在一些简单问题上达到了工业实际应用的要求,但如果解决复杂工业问题时就会暴露出很多缺陷。针对传统BP神经网络算法的不足,为降低误差震荡现象,引入了自适应调节学习速率和附加动量因子。通过输入电容值进行训练,得到适合流型识别神经网络。仿真实验结果表明,该算法不仅继承传统BP神经网络的优点,而且还提高了ECT系统流型辨识中的收敛速度慢,解决了容易陷入局部极小值的问题。
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