基于CBR-HJaya-BP的液压缸加工工时预测研究 作者： 唐红涛 杨思琴 张伟 黄浪 官思佳 来源：机床与液压 日期：2021-02-10 人气： 关键词： 液压缸 工时预测 基于案例的推理 改进Jaya算法 BP神经网络 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 进入下载地址列表 标签： 液压缸 点赞 收藏 上一篇 下一篇 相关论文 发表评论 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。 中立 好评 差评 用户名: 验证码: 匿名? 发表评论 最新评论
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