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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明涉及神经网络技术领域，具体是一种基于GA优化BP神经网络的管道裂纹扩展模式识别方法。本发明通过结合遗传算法的全局搜索能力和BP神经网络的精确求解能力，可以克服BP神经网络的缺陷，提高神经网络的性能。遗传算法的全局搜索能力有助于BP神经网络跳出局部最优解，找到全局最优解。通过优化网络权重初始值和阈值，可以加快BP神经网络的收敛速度。优化后的BP神经网络具有更好的泛化能力和更高的预测精度。
主权项：1.一种基于GA优化BP神经网络的管道裂纹扩展模式识别方法，其特征在于，包括以下识别步骤：S1、收集包含管道的特征参数和裂纹扩展模式的数据样本，并将各个数据样本存储在样本集中；S2、构建BP神经网络，将BP神经网络的隐含层节点数、超参数、网络权重初始值和偏置初始值记为染色体，并基于样本集使用遗传算法求解出最优染色体；S3、将最优染色体的数值赋予BP神经网络，接着使用样本集对赋值后的BP神经网络进行训练，以得到最优BP神经网络；S4、将管道的特征参数输入到最优BP神经网络中，通过最优BP神经网络预测该管道的裂纹扩展模式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种基于GA优化BP神经网络的管道裂纹扩展模式识别方法
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