文献类型：期刊文章

作　　者：杨晓伟[1] 梁艳春[2] 龚文英[3] 周春光[4]

机构地区：[1]华南理工大学应用数学系,广东广州510640 [2]中国科学院现代制造CAD/CAM技术开放实验室,辽宁沈阳110003 [3]吉林大学前卫校区数学系,吉林长春130012 [4]吉林大学前卫校区计算机科学系,吉林长春130012

出　　处：《吉林工业大学自然科学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目! (19872 0 2 7) ;符号计算与知识工程国家教育部开放研究实验室资助项目

年　　份：2001

卷　　号：31

期　　号：1

起止页码：66-70

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、EI、INSPEC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的关于结构化神经网络的混合训练方法 ,并将其用于解决包装件缓冲垫层非线性特性识别问题。在该方法中 ,提出了一种新的自适应变异操作技术及将遗传算法与BP算法进行自适应切换的实施方案。用于两种典型的包装件缓冲垫层材料的模拟识别结果表明 :应用此方法可以有效地解决包装件缓冲垫层非线性特性识别的问题 ,同时也为神经网络的混合训练提供了一种新的可行的途径。

关 键 词：缓冲包装 设计  遗传进化 非线性特性  BP算法 结构化神经网络  模型识别  

分 类 号：TB485.1]