發(fā)布時間：2018-10-16 21:39

【摘要】：為提高多學科設計方法的求解性能,構建了混合神經(jīng)網(wǎng)絡匹配響應面的多學科優(yōu)化設計方法.將BP網(wǎng)絡以及ART網(wǎng)絡的優(yōu)點相結(jié)合,為充分利用學科級優(yōu)化時獲得的目標結(jié)果樣本自適應地改變傳統(tǒng)固有的響應面結(jié)構,從而提高了響應面的精度,減少了學科級優(yōu)化迭代的次數(shù),進而提高了整個多學科優(yōu)化方法的求解效率.通過具體的優(yōu)化實例驗證了該方法,以獲得優(yōu)化解的精度、優(yōu)化解的平均迭代次數(shù)以及整個迭代占用的時間作對比,結(jié)果表明混合神經(jīng)網(wǎng)絡匹配響應面的多學科設計方法既能提高優(yōu)化解的精度,又能提高算法的求解效率。
[Abstract]:In order to improve the solution performance of multidisciplinary design method, a hybrid neural network matching response surface optimization design method is constructed. Combining the advantages of BP network and ART network, in order to make full use of the target result samples obtained when optimizing at the subject level, the traditional inherent response surface structure is adaptively changed, and the accuracy of response surface is improved. The number of optimization iterations at the subject level is reduced, and the efficiency of the whole multidisciplinary optimization method is improved. The method is verified by a specific optimization example to obtain the accuracy of the optimal solution, the average number of iterations of the optimal solution and the time taken up by the whole iteration. The results show that the multi-disciplinary design method of hybrid neural network matching response surface can not only improve the accuracy of the optimal solution, but also improve the efficiency of the algorithm.
【作者單位】： 信陽師范學院計算機與信息技術學院;
【基金】：河南省自然科學基金資助項目(122300410310,122300410151) 河南省高校青年骨干教師計劃資助項目(2009GGJS-075) 河南省高等教育教學改革研究省級資助項目(2012SJGLX205)
【分類號】：G642.4;TP183

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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3 李U，

本文編號：2275699