基于结构的神经网络在参数优化中的应用

摘要

在对传统人工神经网络优化方法的认识基础上 ,针对复杂非线性系统的优化问题 ,提出了一种基于结构的神经网络优化方法 .它将一个复杂系统转化为若干个较简单的子系统 ,分别建立各子系统的函数链神经元模型 ,然后根据原系统的结构特点将它们连接起来构成一个基于结构的神经网络 .网络权值与系统的结构参数相对应 ,具有明确的物理意义 ,通过调整权值即可实现系统结构参数的优化 .对 Y2 - Hc1 0型先导式溢流阀的优化研究表明 ,该方法为大型。