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BP neural network aquaculture elements optimization analysis based on elicitation Johnson reduction algorithm

机译:基于启发约翰逊约简算法的BP神经网络水产养殖要素优化分析

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摘要

Nowadays, there is no data analysis scheme about the container aquaculture. In this paper, considering the data analysis demands, feedforward neural network (FFNN) based on back-propagation algorithm is built. The problems of classic BP neural network elements analysis models and optimization method is put forward. BP neural network aquaculture elements analysis optimized by Elicitation Johnson reduction algorithm using distinguishable matrix satisfy the experiment evaluation.
机译:如今,没有关于集装箱水产养殖的数据分析方案。考虑到数据分析的需求,建立了基于反向传播算法的前馈神经网络(FFNN)。提出了经典的BP神经网络元分析模型和优化方法的问题。 BP神经网络水产养殖要素分析采用Ericitation Johnson约简算法,采用可分辨矩阵进行优化,满足实验评价。

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