模拟退火改进的神经网络算法及其在振动分析中的应用

• 作者: 徐波 李来强 李生娟 王树林
• 来源期刊: 中国粉体技术
• 关键词: 颗粒碰撞阻尼 模拟退火算法 Powell算法
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 颗粒制备与处理专辑
• 页码范围: 64-67
• 分类号: TB534
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-5548.2010.02.019

摘要

将传统的反向传播算法(BP算法)神经网络模型结合模拟退火算法及最佳保留原则,提出一种改进的神经网络模型,并将改进之后的网络模型应用于对颗粒碰撞阻尼的分析.训练仿真结果显示:改进后的算法与传统的BP算法、LM算法相比具有更高的可靠性,更快的收敛速度,仿真结果与实验结果更接近.用训练好的模拟退火神经网络模型对颗粒碰撞阻尼的激振频率、填充率和振幅有效值等参数进行了仿真,得到了系统在低频阶段颗粒粒度、填充率和振幅有效值之间的关系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王树林	上海理工大学材料科学与工程学院	140	641	14.0	20.0
2	徐波	上海理工大学材料科学与工程学院	63	247	10.0	13.0
3	李生娟	上海理工大学材料科学与工程学院	65	192	7.0	12.0
4	李来强	上海理工大学材料科学与工程学院	23	85	5.0	9.0