模糊稳健优化设计中的神经网络技术

• 作者: 郭惠昕
• 来源期刊: 湖南文理学院学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 遗传算法 函数逼近 模糊稳健设计
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 电气·机械·土木工程
• 页码范围: 52-54,67
• 页数: 4页
• 分类号: TH112
• 字数: 3705字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6164.2004.03.017

摘要

由于模糊稳健设计中的准则函数和约束函数是随机性可控因素与不可控因素的函数,其概率密度函数的表达式难以确定,故在优化设计中采用随机模拟方法.但采用遗传算法进行优化计算时,随机模拟消耗的机时很大,优化计算效率极低.为此,采用BP神经网络对模糊随机函数进行逼近,探讨了神经网络的构造与程序实现方法;用插装式溢流阀调压弹簧的模糊稳健优化设计问题进行了数值仿真与验证.实例表明,BP神经网络的仿真精度可以达到工程优化问题的要求,把遗传算法与神经网络技术相结合,可以有效地求解模糊稳健设计等复杂优化设计问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭惠昕	湖南文理学院机械工程系	21	162	6.0	12.0