作者：袁力哲,杨宪江,王宇 单位：沈阳仪表科学研究院有限公司 出版：《仪表技术与传感器》2013年第06期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYBJS2013060370 DOC编号：DOCYBJS2013060379 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对混合气体检测问题，利用误差反向传播(BP)算法和遗传算法，提出了用自适应遗传算法优化BP神经网络的方法来实现定量检测。即利用遗传算法的全局搜索能力，对神经网络连接权值和阈值进行优化，再以优化后的初值作为BP神经网络的初始连接权值和阈值，最后用附加“动量项”的误差反向传播算法训练BP网络。设计了一个结构为7&#215；18&#215；3的3层BP网络用于一组含有5个样本的混合气体识别试验。结果表明：将自适应遗传神经网络算法应用于混合气体定量识别的训练中，收敛速度比附加“动量项”BP算法要快，而且学习精度更高，识别效率也提高了2/3。

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