建立点焊质量神经网络监测模型时作用函数的选取

张忠典; 李冬青; 赵洪运; 范伟光

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建立点焊质量神经网络监测模型时作用函数的选取

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多层前向神经网络是最常用、最流行的神经网络模型,其逼近能力和训练算法是其应用的关键.误差反传算法(BP)以诸多的优点而成为多层前向神经网络训练的首选算法,但却存在收敛速度慢的缺点.研究发现,"假饱和"是导致BP算法收敛缓慢的主要原因之一,也是减小点焊质量监测模型误差的主要障碍.为了减少BP算法学习过程中出现"假饱和"的可能性、加快学习速度,提出了选取神经元作用函数类型的原则.

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来源
《焊接学报》 |2002年第3期|59-62|共4页
作者
张忠典; 李冬青; 赵洪运; 范伟光;
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作者单位

哈尔滨工业大学,现代焊接生产技术国家重点实验室,哈尔滨,150001;

哈尔滨工业大学,现代焊接生产技术国家重点实验室,哈尔滨,150001;

吉林工学院,长春,130012;

吉林工学院,长春,130012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TG453.9;
关键词
点焊质量; 监测模型; 神经元网络; 误差反传(BP)算法; 作用函数;

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