【摘 要】
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该论文分析了反向传播神经网络(BP)的拓扑结构,学习算法和设计过程,而由它的学习算法看出,BP神经网络可以实现从输入到输入出的非线性映射,但是由于BP神经网络采用了梯度下降
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该论文分析了反向传播神经网络(BP)的拓扑结构,学习算法和设计过程,而由它的学习算法看出,BP神经网络可以实现从输入到输入出的非线性映射,但是由于BP神经网络采用了梯度下降算法,因此它不能保证收敛到全局最优.另外,BP网络的学习属于有导师的学习,本身缺乏自学习和自组织的功能,以致对新的学习样本不能准确辩识.该论文建立了基于Kohonen-BP混合神经网络的混煤性质预测模型(K-B预测模型).这样,Kohonen神经网络的自学习和自组织特性可以使混合神经网络的学习能力得以提高,而BP神经网络的分类能力又可以使网络具有确定的数值输出,两者相辅相承,以弥不足.针对戚墅堰电厂用煤种类繁多,地沟中燃煤流动复杂的特点,论文提出将地沟同一区域中存储的不同燃煤做为一种"新煤种"处理,同时全面考虑"新煤种"的煤质波动因素,并以电厂优化配煤多目标机会约束模型决策优化配煤方案.
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