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基于GA-BP神经网络异纤分拣机检测参数优化

岳新  杜玉红  蔡文超  
【摘要】:探讨基于遗传算法(GA)优化BP神经网络预测模型、提高异纤分拣机检出率的方法。针对BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值等缺点,建立基于GA-BP神经网络的异纤分拣机检测参数预测模型,对改进前后的预测和检出结果进行对比分析。结果表明:GA-BP神经网络在准确输出预测值的同时,收敛速度也比传统BP神经网络预测模型快;且GA-BP神经网络比传统BP神经网络的实际检出率高出5%。认为:基于GA-BP神经网络的算法具有更高的准确性和可行性。

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