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基于遗传算法的BP神经网络优化算法

于 2022-03-05 发布 文件大小:43.02 kB
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代码说明:

BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中,调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法,即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单,可调整的参数多,训练算法也多,而且可操作性好,BP神经网络获得了非常广泛的应用。据统计,有80%~90%的神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。BP网络是前向网络的核心部分,是神经网络中最精华、最完美的部分。BP神经网络虽然是人工神经网络中应用最广泛的算法,但是也存在着一些缺陷,例如:①、学习收敛速度太慢;②、不能保证收敛到全局最小点;③、网络结构不易确定。

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    应用背景最优形状设计是一种学习多层感知器的任务,应用神经网络对实际执行问题进行研究设计一个机翼,在这里的目标是电脑化的翼型设计过程和较少的时间设计机翼,在这个过程中,一个希望优化的解决方案的一些数学模型的标准它的领域,分享设计是非常重要的工业应用领域,一数学模型和物理约束的最佳形状设计所需的,为神经网络的变分公式为问题的解决提供了直接的方法。我们用传统的逆方法利用流域的保角映射方法,基于人工的逆设计方法进行了神经网络的计算,计算流体力学求解器(流利)首先是用来生成存储和服务的解决方案作为神经网络的输入。基于这些数据,使用一个合适的算法和神经网络的训练确定了优化的网络,并提出了一种翼型设计的技术方案。基于神经网络的逆设计。每个设计师都有自己的方式和他喜欢的工具进行。有些人喜欢使用反设计代码(比如Eppler代码)规定的流动参数,得到几何图形。气动设计大致可分为以下2类:1)直接数字优化方法2)逆方法。关键技术可以描述的翼型轮廓通过一系列的X和Y坐标。空气动力系数对应于一系列的翼型件存储在一个数据库中,随着翼型坐标,优化后的进给前馈神经网络是用来生成翼型坐标作为输出的通过气动系数作为输入,对目标和获得的翼型进行了比较,并从优化的神经网络中提取翼型外形匹配与存储在数据库中的翼型配置文件。
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