一种基于自适应遗传算法优化BP神经网络的漏磁缺陷量化框架

一种基于自适应遗传算法优化BP神经网络的漏磁缺陷量化框架
摘要：由于传统遗传算法在优化BP神经网络应用中训练速度慢、拟合效果不好，所以神经网络对管道漏磁缺陷的量化精度差。将自适应遗传算法引入到BP神经网络中，进行漏磁缺陷的尺寸反演，根据实测漏磁缺陷的数据特点，自适应设定交叉算子和变异算子的交叉率和变异率，进而优化BP网络的初始权值；采用不同尺寸的缺陷特征库训练网络，实现对缺陷长度、宽度、深度的量化。

标题：一种基于自适应遗传算法优化BP神经网络的漏磁缺陷量化框架

作者：刘思娇,郑莉,焦晓亮,呼婧,

关键词：漏磁缺陷,尺寸量化,自适应遗传算法,BP神经网络,

发表日期：2020年10月

2025-1-19 14:00 上传 一种基于自适应遗传算法优化BP神经网络的漏磁缺陷量化框架.pdf

文件大小:

1.36 MB

下载次数:

60

高速下载