模糊自适应神经网络应用于包装件识别的研究

• 作者: 冯大鹏 孙浩 梁艳春
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 结构化神经网络 多自由度系统 非线性特性 模糊自适应
• 年，卷（期）: 2000,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 291-298
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 6325字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2000.03.011

摘要

本文从一般的多自由度离散系统动力学模型出发,建立了结构化神经网络模型.该模型将复杂的多自由度系统非线性特性识别问题分解为若干个单自由度系统非线性特性识别问题,简化了对于复杂系统的分析与求解.文中把模糊自适应BP算法应用于包装件缓冲垫层材料的非线性特性识别问题,在一定程度上提高了网络的训练速度,减少了对于训练参数的人为干预.在此基础上本文提出了引入变异机制的改进的模糊自适应BP算法,它进一步提高了算法的效率,增强了算法的自适应性.针对具有两种典型的包装件缓冲垫层材料的三自由度系统模型的模拟实验,表明了改进算法用于非线性识别问题的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁艳春	吉林大学数学系	73	723	15.0	25.0
2	孙浩	吉林大学数学系	6	47	4.0	6.0