联合收获机惯性分离室工艺参数的优化——基于改进遗传神经网络

针对联合收获机惯性分离室工艺参数最优组合问题,提出了一种改进的遗传神经网络优化方法。该方法利用区间自适应遗传算法自适应动态调整区间的特点,彻底取代BP神经网络中'误差逆传播'过程,将区间自适应遗传算法和神经网络的优势有机地结合起来,有效解决BP困境。优化实验结果表明:该方法拟合精度明显优于二次回归的拟合精度,更接近联合收获机惯性分离室参数的实际情况,为农业机械中通过实验设计方式解决的'黑箱'优化问题提供了一种新的方法。