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提出了一种基于遗传神经网络的农业机械化水平测评模型。该模型首先用遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值,在此基础上对BP神经网络进行训练。网络最终测评结果较BP神经网络更有效、更准确。实例证明该神经网络测评模型收敛速度快、预测精度高,为农业机械化水平测评提供了更实用快捷的方法。
基于遗传神经网络的农业机械化水平测评研究
【摘 要】
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提出了一种基于遗传神经网络的农业机械化水平测评模型。该模型首先用遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值,在此基础上对BP神经网络进行训练。网络最终测评结果较BP神经网
【机 构】
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天津大学管理学院,天津财经大学
【出 处】
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中国农机化
【发表日期】
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2010年04期
【基金项目】
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河南省教育厅自然科学研究计划项目(2008B110005);天津市高等学校科技发展基金计划项目(20061016)
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