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BP神经网络改进算法在空分制氧质量预测中的应用

         

摘要

文中对传统BP神经网络的基本原理和学习过程进行分析,发现其存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值等问题.采用增加动量项和自适应学习速率两种方法对传统BP算法进行改进,并将改进的BP算法运用于空分制氧质量预测网络模型中,结果表明改进的BP神经网络能够改善传统模型的缺点,而且预测质量效果较好.

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