基于CBR-HJaya-BP的液压缸加工工时预测研究
版权信息：站内文章仅供学习与参考，如触及到您的版权信息，请与本站联系。
信息
资料大小
2.48 MB
文件类型
PDF
语言
简体中文
资料等级
☆☆☆☆☆
下载次数
简介
为了提高冶金行业液压缸加工工时预测精度,提出一种结合基于案例的推理(CBR)和混合Jaya算法优化BP神经网络的液压缸加工工时预测方法(CBR-HJaya-BP)。使用混合Jaya算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,采取基于Sin混沌反向学习的种群初始化策略提高初始解的质量,引入阿基米德优化算法中的转移算子,在探索阶段采用均匀交叉产生中间种群,在开发阶段使用Jaya公式产生中间种群,在解的保留策略中引入了模拟退火算法中的Metropolis准则,以跳出局部最优。以某冶相关论文
- 2021-10-08“液压传动”课程理实一体化教学改革的探索与实践
- 2021-12-14基于应用型人才培养模式下液压与气压教学方法研究与实践
- 2021-10-14基于理实一体化教学模式的“液压与气压传动”课程教学改革实践探究
- 2023-08-01用PLC对QCS008型液压实验台的改进
- 2021-12-14“互联网+”背景下中职机电专业理实一体化教学改革的探索——以“液压与气压传动”课程为例
请自觉遵守互联网相关的政策法规，严禁发布色情、暴力、反动的言论。