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摘要:
将遗传算法应用于油气弹簧神经网络模型的优化,首先利用遗传算法的全局搜索能力得到神经网络权值的次优解,然后利用BP算法精确搜索到权值的最优解,从而克服了传统BP算法易陷入局部最小点的缺点.与采用传统BP算法的神经网络比对结果表明,遗传算法能显著地提高神经网络的精度,建立的油气弹簧人工神经网络模型可以对油气弹簧的输出特性进行可靠地预测.
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文献信息
篇名 基于遗传算法和神经网络的油气弹簧非参数化建模
来源期刊 中国机械工程 学科 交通运输
关键词 油气弹簧 非参数化 人工神经网络 遗传算法
年,卷(期) 2007,(23) 所属期刊栏目 车辆工程
研究方向 页码范围 2894-2897
页数 4页 分类号 U463.33
字数 3833字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1004-132x.2007.23.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李威 137 1246 17.0 30.0
2 仝军令 14 28 3.0 5.0
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2018(1)
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研究主题发展历程
节点文献
油气弹簧
非参数化
人工神经网络
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国机械工程
半月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市湖北工业大学772信箱
38-10
1973
chi
出版文献量(篇)
13171
总下载数(次)
15
总被引数(次)
206238
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