摘要
本发明公开了一种预测玻璃软化点的系统及方法,涉及玻璃软化点预测技术领域,包括数据采集模块、预处理模块、BP神经网络模块、鳑鲏鱼优化算法模块和预测输出模块。本发明将鳑鲏鱼优化算法用于优化BP神经网络的权重和阈值,结构简单,提高收敛速度和精度,且寻优得到的最优解用于优化BP神经网络的权重和阈值参数可以较明显地提高BP神经网络算法的性能,对于提高预测玻璃软化点的准确性具有现实意义。
技术关键词
牡蛎
优化BP神经网络
训练神经网络模型
优化神经网络模型
BP算法构建
BP神经网络算法
数据采集模块
生成随机序列
算法模块
玻璃软化点
玻璃材料
参数
输出模块
迭代算法
现实意义
系统为您推荐了相关专利信息
生理数据采集器
训练神经网络模型
指数
指标
计算机可读指令
检测统计方法
输入神经网络模型
检测统计系统
训练神经网络模型
追踪算法
非线性动态控制
谐振子
非线性控制方法
非线性控制器
神经网络控制器
损伤检测方法
模态Lamb波
训练神经网络模型
传感器
Lamb波检测技术