作者：张家敏,许德章 单位：中国轻工业机械总公司;中国轻工机械协会;中国轻工总会杭州机械设计研究所 出版：《轻工机械》2016年第01期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFQGJX2016010010 DOC编号：DOCQGJX2016010019 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对传统BP神经网络在六维力传感器解耦训练过程中，由于其初始参数的选取不确定性导致神经网络出现震荡、收敛速度缓慢和陷入局部极值等问题，提出一种基于蚁群BP神经网络算法并应用于六维力传感器解耦研究。该算法利用蚁群算法在种群寻优方面的优越性，通过局部和全局信息素更新相结合的方式更新信息素，提高蚁群算法搜索的效率，为BP神经网络提供一组最优的训练初始参数，网络收敛速度得到很大地提高，同时局部极值和震荡等缺点也有一定的改善。实验仿真结果表明，在六维力传感器神经网络模型训练过程中，达到同样的目标误差，基于蚁群BP神经网络算法的迭代次数N比传统算法少50%，运行时间T快60%。这说明蚁群BP神经网络算法在六维力传感器解耦研究中有着很好的应用效果。

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