改进的BP神经网络在传动轴结构设计中的应用

• 作者: 杨宏才 王胜
• 来源期刊: 无线互联科技
• 关键词: BP神经网络 Shaffer函数 K-Means聚类 结构优化
• 年，卷（期）: 2017,（16）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 146-148
• 页数: 3页
• 字数: 3038字
• 语种: 中文

摘要

Shaffer函数定义域在[-10,10]区间内,BP神经网络拟合该函数训练时间长,且无法达到期望精度,说明BP神经网络拟合复杂非线性函数能力需改善.文章提出了一种改进的BP神经网络,先对网络的输入进行K-Means聚类,BP神经网络训练采用大规模节点,聚类输入分别激活部分节点进行训练,每组聚类使用不同的节点,通过子网络训练聚类样本,减少了网络拟合难度.经测试改进的BP神经网络达到了精度.最后,用改进的BP神经网络进行了轴径的最优计算.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王胜	西京学院机电技术系	6	3	1.0	1.0
2	杨宏才	西京学院机电技术系	24	34	3.0	4.0