柔性神经树模型的结构优化算法的改进

• 作者: 张瑞藜 王夙娟
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 流程工业 柔性神经树模型 误差率 概率增强式程序 模拟退火 分解炉
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 227-228,234
• 分类号: TP301
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2011.06.091

摘要

利用柔性神经树模型的改进结构优化算法对流程工业生产过程的参数进行筛选,在精确度最高的前提下在最短的时问内找到影响生产过程的重要参数,为流程工业生产过程控制提供理论依据.在柔性神经树模型的学习过程中,本算法的进化代数不是一个固定值,而是以误差率来控制进化代数,试验证明这种算法使模型最优,效率和精确度最高.柔性神经树模型的结构和参数优化分别由概率增强式程序进化和模拟退火算法完成.本文以水泥生产中重要生产过程之一的分解炉的生产过程为研究对象.研究结果表明本文提出的改进方法是非常有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王夙娟	菏泽学院计算机与信息工程系	13	13	2.0	2.0
2	张瑞藜	菏泽学院计算机与信息工程系	12	8	2.0	2.0