本文主要研究内容
作者罗棚（2019）在《基于改进的BP-Adaboost算法的机械结构可靠性分析》一文中研究指出：由于目前机械产品结构越来越复杂,很难用具体的函数来表达其功能函数。人工神经网络可以用来逼近其功能函数,但是存在易收敛到局部最优解、速度慢和精度低等问题。本文将改进的Adaboost算法与思维进化算法优化的BP神经网络模型相结合,提出一种基于改进的BP-Adaboost算法模型的机械结构可靠度计算方法。通过算例分析,所提方法计算结构可靠度的精度比传统的BP-Adaboost算法模型更高,且更接近于蒙特卡洛模拟计算的结果。
Abstract
you yu mu qian ji xie chan pin jie gou yue lai yue fu za ,hen nan yong ju ti de han shu lai biao da ji gong neng han shu 。ren gong shen jing wang lao ke yi yong lai bi jin ji gong neng han shu ,dan shi cun zai yi shou lian dao ju bu zui you jie 、su du man he jing du di deng wen ti 。ben wen jiang gai jin de Adaboostsuan fa yu sai wei jin hua suan fa you hua de BPshen jing wang lao mo xing xiang jie ge ,di chu yi chong ji yu gai jin de BP-Adaboostsuan fa mo xing de ji xie jie gou ke kao du ji suan fang fa 。tong guo suan li fen xi ,suo di fang fa ji suan jie gou ke kao du de jing du bi chuan tong de BP-Adaboostsuan fa mo xing geng gao ,ju geng jie jin yu meng te ka luo mo ni ji suan de jie guo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自内燃机与配件的罗棚，发表于刊物内燃机与配件2019年15期论文，是一篇关于机械结构论文,算法论文,思维进化算法论文,可靠性论文,内燃机与配件2019年15期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自内燃机与配件2019年15期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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