混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)匹配響應(yīng)面的多學(xué)科設(shè)計(jì)方法
[Abstract]:In order to improve the solution performance of multidisciplinary design method, a hybrid neural network matching response surface optimization design method is constructed. Combining the advantages of BP network and ART network, in order to make full use of the target result samples obtained when optimizing at the subject level, the traditional inherent response surface structure is adaptively changed, and the accuracy of response surface is improved. The number of optimization iterations at the subject level is reduced, and the efficiency of the whole multidisciplinary optimization method is improved. The method is verified by a specific optimization example to obtain the accuracy of the optimal solution, the average number of iterations of the optimal solution and the time taken up by the whole iteration. The results show that the multi-disciplinary design method of hybrid neural network matching response surface can not only improve the accuracy of the optimal solution, but also improve the efficiency of the algorithm.
【作者單位】: 信陽(yáng)師范學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】:河南省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(122300410310,122300410151) 河南省高校青年骨干教師計(jì)劃資助項(xiàng)目(2009GGJS-075) 河南省高等教育教學(xué)改革研究省級(jí)資助項(xiàng)目(2012SJGLX205)
【分類號(hào)】:G642.4;TP183
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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3 李U,
本文編號(hào):2275699
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