基于遺傳神經網絡的機電產品綠色度評價

人工神經網絡模型克服了傳統的綠色產品評價方法依賴專家經驗的弊端,但神經網絡訓練時具有訓練速度較慢、全局搜索能力弱、易陷于局部極小等缺點.本文提出的用遺傳算法優化神經網絡的方法提高了產品綠色度評價的準確性.

作 者： 林崗 錢陽 邢西哲 Lin Gang Qian Yang Xing Xizhe   作者單位： 河海大學機電工程學院  刊 名： 航空制造技術  ISTIC 英文刊名： AERONAUTICAL MANUFACTURING TECHNOLOGY  年，卷(期)： 2007 ""(z1)  分類號： V2  關鍵詞： BP神經網絡   遺傳算法   綠色評價   機電產品  

【基于遺傳神經網絡的機電產品綠色度評價】相關文章：

基于遺傳神經網絡模型的水質綜合評價04-26

基于粒子群算法的神經網絡在水資源評價中的應用04-27

基于概率神經網絡的西安地區地下水水質評價04-25

基于人工神經網絡的巢湖富營養化分時分區評價04-25

基于神經網絡的魯棒制導律設計04-26

基于因子分析和模糊神經網絡的城市公共安全評價研究04-26

基于改進BP神經網絡的地下水環境脆弱性評價04-25

基于umu遺傳毒性效應的飲用水致癌風險評價的嘗試04-26

基于遺傳規劃的飛機跑道參數辨識04-27

基于RBF神經網絡的短時交通流量預測04-27