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基于遗传神经网络的机械振动信号预测

作者:薛小兰; 温秀兰; 张鹏遗传算法实数编码神经网络机械振动

摘要:针对传统的BP神经网络学习算法存在易陷入局部极小及收敛速度慢等缺陷,文中提出了利用实数编码改进遗传算法对神经网络进行优化训练,并把训练好的神经网络用于对机械振动信号的预测, 并与传统BP算法以及改进BP算法预测结果进行比较,充分证实了文中方法的有效性.

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弹箭与制导学报

《弹箭与制导学报》(CN:61-1234/TJ)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《弹箭与制导学报》办刊宗旨是报道导弹、制导、控制、导航、弹药、火箭、弹道、气动力、模拟及相关技术领域的学术论文,报道该专业领域最新研究动态和科研成果,为该专业领域的科研、生产、教学、部队使用服务。

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