基于改进GSA-BP算法的动态称重数据处理

• 作者: 吉训生 熊年昀 荆田田
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 动态称重 引力搜索算法 全局搜索 BP网络 惯性权重
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 2733-2737
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3418字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2015.10.025

摘要

为提高动态称重数据处理的精确度和速度，研究动态称重数据处理相关方法，提出一种改进的引力搜索算法（GSA）对BP神经网络进行优化的方法。通过引入改进黑洞因子（BH）和自适应惯性权重，提高GSA的搜索能力，优化BP神经网络的初始权值和阈值，使动态称重数据的处理速度更快、精确度更高。将改进GSA‐BP算法和BP算法、GA‐BP、GSA‐BP进行仿真对比，对比结果表明，改进的GSA具有优秀的全局搜索能力，经其优化的BP网络对动态称重数据的处理结果更加精确、性能更好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吉训生	江南大学轻工业过程先进控制教育部重点实验室	54	470	10.0	20.0
2	熊年昀	江南大学轻工业过程先进控制教育部重点实验室	3	9	2.0	3.0
3	荆田田	江南大学轻工业过程先进控制教育部重点实验室	2	6	2.0	2.0