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IQPSO神经网络算法及在发酵过程建模的应用
1
作者
侯勇
《中国酿造》
CAS
北大核心
2009年第11期55-57,共3页
由于BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部极小点问题,本文将IQPSO与BP算法相结合,给出了其用于建立青霉素浓度的预估模型。用青霉素发酵数据集对模型进行训练与检验。实验表明,该发酵过程模型训练误差小、学习速度快、泛化能力强、预...
由于BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部极小点问题,本文将IQPSO与BP算法相结合,给出了其用于建立青霉素浓度的预估模型。用青霉素发酵数据集对模型进行训练与检验。实验表明,该发酵过程模型训练误差小、学习速度快、泛化能力强、预测精度高、可以实现多步预估。
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关键词
iopso算法
量子
发酵过租
建模
优化
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职称材料
题名
IQPSO神经网络算法及在发酵过程建模的应用
1
作者
侯勇
机构
山东经贸职业学院
北京科技大学信息工程学院
出处
《中国酿造》
CAS
北大核心
2009年第11期55-57,共3页
文摘
由于BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部极小点问题,本文将IQPSO与BP算法相结合,给出了其用于建立青霉素浓度的预估模型。用青霉素发酵数据集对模型进行训练与检验。实验表明,该发酵过程模型训练误差小、学习速度快、泛化能力强、预测精度高、可以实现多步预估。
关键词
iopso算法
量子
发酵过租
建模
优化
Keywords
IQPSO neuralnetwork algorithm
quantum
fermentation proces
modeling
optimization
分类号
TQ920.1 [轻工技术与工程—发酵工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
IQPSO神经网络算法及在发酵过程建模的应用
侯勇
《中国酿造》
CAS
北大核心
2009
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