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- [发明专利]基于BP神经网络算法对涂层老化的分析方法-CN201010617208.X无效
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卢言利;张拴勤;蒋晓军;凌军;潘家亮;杨辉;徐怡
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中国人民解放军63983部队
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2010-12-31
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2011-05-11
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G06N3/08
- 本发明提供了一种基于BP神经网络算法对涂层老化的分析方法。建模关系数目没有限制，将其应用于伪装涂料的老化预测，灵活性和预报精度较高，可以实现全局最优解，训练次数少，收敛快；隐层和因节点选取采用理论指导；继承性较好。其由信号的正向传播与误差的反向传播过程组成；正向传播是，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层；若输出层的实际输出与期望的输出不符，则转入误差的反向传播阶段；误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据；这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度，或进行到预先设定的次数为止；其特征在于：(1)增加动量项ΔW(t)＝ηδX+αΔW(t-1)，α为动量因子α∈(0，1)；(2)自适应调节学习速率，若经过一批次权值调整后总误差E上升，η＝βη(θ＞0)，若经过一批次权值调整后总误差E下降，η＝θη(θ＞0)；(3)引入陡度因子，当误差曲面进入平坦区域时，设
![]() ，改变输出量，λ为陡度因子，在平坦区时λ＞1，退出平坦区后λ＝1。
- 基于bp神经网络算法涂层老化分析方法
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