VC++环境下的BP神经网络建模和模拟退火优化研究
一种用于BP网络优化的并行模拟退火遗传算法
一
本 文融合 遗传算法和 模拟退 火算 法两者 的优 点， 出采 提
用并行模拟退火遗传算法优化 ３ Ｂ 层 Ｐ网络的方法， Ｂ 使 Ｐ网
络 具有 更强 的全局和 局部搜 索能 力 ， 提高搜索速度 。以英 并
文 字母 的识 别为实例 ， 提 出的优化方法进行验证。 对
ｓ ｌ ｃｉｎ ｗ ｉｈ ｃ ｐ ｅ ｅ ｆ ｔ ｓ，ｈ ｕ ｉ ｔ ｒ ｓｏ ｅ ｄ ｍｕ ｔ ｎ ｎ ｎ ｏ ｍ ｔ ｔ ｎ ａ ｄ Ｓ ｓ ｕ ｅ ｓｔ ｅ ｓ ｔ ｅ ｅ ａｏ ． ｅｅ ｔ ｈ ｃ ｏ ｉ ｄ ｔ ｔ ｔ ｅ ｒ ｉ ｃ ｏ ｓ ｖ ｒａ ｌ ｉ ｏ ｕ ｆ ｒ ｍｕ ａｉ ， ｎ Ａ ｗａ ｓ ｄ ａ ｈ ｔ ｅｇ ｎ ｒ ｔｒ ｏ ｈ ｉ ｅ ｓｃ ｎ ｏ ａ
Ｊｎ ０ ６ ａ ．２
种用于 Ｂ Ｐ网络 优化 的并 行模 拟 退 火 遗传 算 法
刘月娥 何 东健 李峥嵘 ， ， （ ．西北农 林科技 大 学 机 电工程 学 院 ， 西 杨 凌 ７ ２０ ； １ 陕 １ １０
２ ．西北 农 林科技 大 学 信 息 工程 学院 ， 陕西 杨凌 ７２ ０ ） １１０
ｂ ｔ ｒｔ ａ ｉ ｌ ｅ ｅｉ ｇ ｒ ｈ ｉ ｌｂ ｅ ｒ ｈ ｏ ａ ｅ ｒ ｈ ａ ｄ ｓ ｅ ｄ ｏ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ． ｅｔ ｎ ｓｍｐ ｅ ｇ ｎ ｔ ａ ｏ ｉ ｍ ｎ ｇｏ ａ ｓ ａ ｃ ，ｌｃ ｓ ａ ｃ ｐ ｅ ｆｃ ｎ ｅ ｇ ｎ ｅ ｅ ｈ ｃｌ ｔ ｌ ｌ ｎ
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模拟退火优化BP神经网络进行云相态分类
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摘 要 ：为利用 中分辨率成像 光谱 仪 （ ＭＯＤ Ｓ 多通道 云 图数 据 对 云相 态进行 分 类 ， 出了一种 利 用云 图红 Ｉ） 提
外、 可见光谱段 数据 ， 于源自 Ｐ神 经 网络 的 云相 态分 类算 法。 基 ＡＢ 算法基 于Ｂ Ｐ人 工神 经 网络 学 习算 法及 模拟 退
火算法 。 两算法结合 的基础 上 ， 出了有 益 于云相 态分 类的改 进 。 准 网络模 型 为３层前馈 Ｂ 在 作 基 Ｐ网络 ， 中 ， 其
Ｖｏ． ｏ １ １９Ｎ ．
Ｆｅ ｂ．２ ０８ ０
文 章 编 号 ：１ ０ — ４ ３ ２ ０ ） １０ ９ — ５ ０ ９３ ４ （ ０ ８ ０ — ０ ８０
基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测模型
文章编号：2096-1472(2018)-07-36-03DOI:10.19644/ki.issn2096-1472.2018.07.010软件工程 SOFTWARE ENGINEERING 第21卷第7期2018年7月V ol.21 No.7Jul. 2018基于模拟退火算法优化的BP 神经网络预测模型蒋美云(南京工业职业技术学院计算机与软件学院，江苏 南京 210023)摘 要：神经网络算法是深度学习研究的重点，遗传算法是一种自适应优化搜索算法，模拟退火算法是寻找最优解的算法，本文主要分析了神经网络，遗传算法和模拟退火算法的特点和缺陷，研究BP神经网络和遗传模拟退火算法相结合的技术，从发挥算法的优点基础上，提出了一个基于模拟退火遗传算法的BP神经网络模型，并应用于某观影俱乐部，作为新电影上映预测和用户推荐，实验结果表明：该算法在收敛性和准确率上都有较好的效果。
关键词：BP神经网络；模拟退火；遗传算法；收敛 中图分类号：TP391 文献标识码：AA Predication Model of BP Neural Network Based on GeneticSimulated Annealing AlgorithmsJIANG Meiyun(Department of Computer and Software ,Nanjing Institute of Industry Technology ,Nanjing 210023,China )Abstract:The Neural Network Algorithm is a focus of deep learning,Genetic Algorithm is to search adaptive optimization and Genetic Simulated Annealing Algorithm is to find the optimal solution.Analyzing the characteristics and defects of these three algorithms as well as studying the technology of combining BP neural network with genetic simulated annealing algorithm,this paper proposes a new BP neural network model based on genetic simulated annealing algorithm from getting the advantages of the algorithm,and the new algorithm has been used in a movie club,where the experimental results show that this algorithm has better effects on the convergence and accuracy.Keywords:BP neural network;simulated annealing;Genetic Algorithm;convergence1 引言(Introduction)神经网络作为人工智能的重要组成部分，一直是神经科学、认知科学、行为科学、计算机科学等关注的焦点。
基于模拟退火遗传算法优化的BP网络在质量预测中的应用
压时间、 注射速 度等参 数 。 进行数值模拟实验 ， 建立 Ｂ Ｐ神经 网络的翘曲量预测模 型。针对 Ｂ Ｐ神经 网络 易陷 入局部最优 解的缺陷 ， 计一种基于模拟退火遗传算法优化的 Ｂ 设 Ｐ网络模型 。 Ｂ 与 Ｐ网络的预测精度 对 比。结 果表 明 ， 于模拟退 火 基
遗传算 法优化 的 Ｂ Ｐ网络模 型预 测精度 高于 Ｂ Ｐ网络模 型， 同时加快收敛速度 ， 增强全局搜 索能力 。图 ６ ５ １ 表 参 ５
Ａｎ ｅｌ ｇＡｌｏ ｉ ｍ ｏ ｅＱｕ ｌｙＰ ｅ ｉｔ ｎ ｎ ａｉ ｇ ｒ ｈ ｆｒｔ ａｉ ｒｄｃｉ ｎ ｔ ｈ ｔ ｏ
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（ ｅａｔ ｎ ｏ Ｅ ｅ ｙＥ ｇ ｅｒ ｇＺ ｅａ ｇＵ ｉ ｒ ｔ， ａｇｈｕ３０ ２ ， ｈｎ ） Ｄ ｐｒ ｔ ｆ ｎｒ ｎｉ ｅ ｎ ，ｈｊ ｎ ｎ ｅｓｙ Ｈ ｎｚｏ １０ ７ Ｃ ｉａ ｍｅ ｇ ｎ ｉ ｉ ｖ ｉ
最优浇 口位置和排气系统与零件缺陷之间的关系等。 Ｈ ｓ ｕａ ｎ ａａ Ｋ ｒ ｒ 使用神经网络模型 ， ｎ ｔａ 并结合遗传 算法 ， 以模具温度 ， 熔体温度 ， 保压压力 ， 保压时间 ， 冷 却 时 间为参 数 ， 通过 试验 设计 ， 现车灯零 件 的翘 曲量 发 减少了 ４ ．％ 。同时 ， ６５ 申长雨等 使用该方法 ， 改善 了制品内的体 收缩率分布， 减少制品翘曲变形量。
第２ ９卷 第 ４期 ２ １ 年 ８月 ０１
轻工机械
ＬｉｈｔＩ ｕ ｔ ｙＭ ￣ ｇ ｎｄ ｓ ｒ ｅ ｘｙ
Ｖ０ ． ９ Ｎｏ ４ １２ ． Ａｕ ． ０１ ｇ２ １
［ 研究 ・ 设计］
Ｄ Ｉ ０３６／ ｉｎ１ ５ ８５２１． ． ７ Ｏ： ．９９ｊｓ ．０ － ９． １ ４０ １ ．ｓ ０ ２ ０ ０ ０
研究生论文利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构
研究生论文利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构随着人工智能技术的飞速发展，神经网络成为了现代计算机科学领域的热门研究课题。
然而，在设计神经网络结构时，如何选择最优的拓扑结构仍然是一个挑战。
传统的经验法则往往需要大量的试错和人工调整，效率低下且容易陷入局部最优。
为了克服这些问题，研究生论文提出了一种新的优化方法，即利用遗传模拟退火算法来优化神经网络的结构。
本文将详细介绍该方法的原理和实验结果。
1. 引言神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，由大量的神经元节点和连接权值组成。
一个合理的神经网络结构能够提高神经网络的性能，包括准确性、泛化能力和计算效率等方面。
然而，在设计神经网络结构时，往往需要考虑到许多因素，如层数、每层节点数、激活函数的选择等。
传统的方法需要依靠专家经验和不断的试错来选择最优的结构，效率低下且容易陷入局部最优。
因此，研究生论文提出了一种新的方法，即利用遗传模拟退火算法来优化神经网络结构。
2. 遗传模拟退火算法的原理遗传模拟退火算法是一种基于自然进化原理的优化算法，可以用于在大规模搜索空间中寻找最优解。
它通过模拟退火的过程，不断更新当前解，并以一定的概率接受较差的解，从而避免陷入局部最优。
遗传模拟退火算法主要包括以下几个步骤：1) 初始化种群：随机生成一组初始解作为初始种群。
2) 评价函数：利用评价函数对每个解进行评估，得到适应度值。
3) 选择操作：根据适应度值选择父代个体，用于生成下一代个体。
4) 变异操作：对父代个体进行一定的变异操作，引入新的解。
5) 交叉操作：对父代个体进行一定的交叉操作，生成新的解。
6) 更新解集：根据选择、变异和交叉操作生成的新解来更新解集。
7) 冷却操作：在一定的温度下，接受一定概率的较差解。
8) 收敛判断：判断是否达到收敛条件，如果未达到则返回第3步；否则返回最优解。
3. 利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构在利用遗传模拟退火算法优化神经网络结构时，首先需要定义网络结构的编码方式。
模拟退火算法改进的BP神经网络PID控制器在变风量空调系统中的应用研究
定值 ） ， 副 回路 为 一 随 动 系 统 。 主 调 节 器 的输 出能 随 操 作 条 件
的变 化 而 变 化 ， 从 而不 断改 变 副 调 节 器 的 给定 值 。 使 副调 节 器 适 应给定值并随条件而变化 ， 即 串级 控 制 系 统依 靠其 副 回 路 ， 并 有
ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ＮＮ Ｐ Ｉ Ｄ ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｓ Ａ Ａ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ． Ｎ Ｎ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｔ ｕ ｎ ｅ Ｐ Ｉ Ｄ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ． Ｓ Ａ Ａ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｌ ｅ ａ ｒ ｎ ｉ ｎ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ａ ｎ ｄ ａ ｓ ｔ ｒ ｉ ｎ ｇ ｅ ｎ ｃ ｙ Ｔ ｈ ｏ ｓ ｅ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ｅ ｄ ｂ ｙ ｅ ａ ｃ ｈ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ
范 鹏 飞 （ 阜 阳轴 承股份 有 限公 司， 安徽 阜 阳 ２ ３ ６ ０ ２ ３ ）
凌有铸
（ 安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室， 安徽 芜湖 ２ ４ １ ０ ０ ０ ）
摘 要
以 变 风 量 空 调 系统 的 温 度 控 制 作 为 研 究 对 象 ， 在现有研 究的基础上 ， 提 出 了模 拟 退 火 算 法 改 进 的神 经 网 络 Ｐ Ｉ Ｄ 控 制 方 法 。应 用神 经 网络 进 行 Ｐ Ｉ Ｄ参数在线整定 ， 模 拟 退 火算 法 提 高神 经 网络 的 学 习速 率和 收敛 性 ， 结合 三 者各 自的优 势 以提
BP神经网络--C语言实现下
BP神经⽹络--C语⾔实现下上⼀篇 C语⾔实现上中介绍了程序实现时定义的⼀些数据结构、程序执⾏的流程以及程序的基本⾻架（详情见）。
留下了两个关键函数computO(i) 和 backUpdate(i) 没有分析实现，参数 i 代表的是第 i 个样本，本篇我们⼀起来分析下这两个函数的实现。
BP神经⽹络输出函数 computO(i) 负责的是通过BP神经⽹络的机制对样本 i 的输⼊，预测其输出。
回想BP神经⽹络的基本模型（详情见）对应的公式（1）还有激活函数对应的公式（2）：在前篇设计的BP神经⽹络中，输⼊层与隐藏层权重对应的数据结构是w[Neuron][In]，隐藏层与输出层权重对应的数据结构是v[Out] [Neuron]，并且数组 o[Neuron] 记录的是神经元通过激活函数对外的输出，BP神经⽹络预测的样本结果保存在OutputData[Out]中。
由此，就可以得到以下实现的参考代码：void computO(int var){int i,j;double sum,y;/*神经元输出*/for (i = 0; i < Neuron; ++i){sum=0;for (j = 0; j < In; ++j)sum+=w[i][j]*d_in[var][j];o[i]=1/(1+exp(-1*sum));}/* 隐藏层到输出层输出 */for (i = 0; i < Out; ++i){sum=0;for (j = 0; j < Neuron; ++j)sum+=v[i][j]*o[j];OutputData[i]=sum;}}BP神经⽹络的反馈学习函数 backUpdate(i) 负责的是将预测输出的结果与样本真实的结果进⾏⽐对，然后对神经⽹络中涉及到的权重进⾏修正，也这是BP神经⽹络实现的关键所在。
如何求到对于 w[Neuron][In] 和 v[Out][Neuron] 进⾏修正的误差量便是关键所在！误差修正量的求法在基本模型⼀⽂中数学分析部分有解答，具体问题具体分析，落实到我们设计的这个BP神经⽹络上来说，需要得到的是对w[Neuron][In] 和 v[Out][Neuron]两个数据进⾏修正误差，误差量⽤数据结构 dw[Neuron][In] 和 dv[Out][Neuron] 来进⾏存储。
基于模拟退火算法BP神经网络训练方法优化
基于模拟退火算法BP神经网络训练方法优化摘要：神经网络的训练方法对于模型的性能至关重要。
本文针对基于模拟退火算法的BP神经网络训练方法进行优化，采用了多个改进措施来提高模型的训练效果。
首先，对BP神经网络的参数进行优化，包括学习率、动量因子和迭代次数等。
其次，我们引入了模拟退火算法来调整神经网络的权重和阈值，进一步提高模型的性能。
实验结果表明，我们提出的优化方法相对于传统的BP神经网络训练方法在模型收敛速度和误差率上都取得了较好的改善。
1. 引言神经网络是一种常用的机器学习算法，广泛应用于模式识别、数据挖掘和人工智能等领域。
BP（Back Propagation）神经网络是一种常见的神经网络结构，其能力往往由网络中的权重和阈值决定。
然而，传统的BP神经网络训练方法往往容易陷入局部最优解，导致模型收敛速度较慢和误差率较高。
因此，改进BP神经网络训练方法是提高模型性能的关键。
2. BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种前向和反向传播的神经网络结构。
前向传播过程中，输入信号经过各个神经元的加权和并经过激活函数的作用，最终得到输出信号。
而反向传播过程中，根据损失函数和梯度下降法，调整网络中的权重和阈值，逐渐降低误差。
3. 传统的BP神经网络训练方法存在的问题传统的BP神经网络训练方法存在一些问题，主要包括局部最优解、训练速度较慢和误差率较高等。
由于随机初始化权重和阈值，BP神经网络容易陷入局部最优解，导致模型性能不够理想。
此外，训练速度较慢也是一个普遍存在的问题，尤其是对于较大规模的神经网络和复杂的数据集。
误差率较高也是影响模型性能的一个因素，特别是对于一些要求较高精度的任务。
4. 基于模拟退火算法的优化方法为了克服上述问题，我们提出了一种基于模拟退火算法的优化方法来改进BP神经网络的训练方法。
该方法主要包括以下几点改进。
4.1 参数优化在传统的BP神经网络中，学习率和动量因子是影响模型训练效果的重要参数。
模拟退火算法在神经网络结构中的应用
模拟退火算法在神经网络结构中的应用随着人工智能的发展和应用，神经网络结构已经成为了深度学习的重要基石。
神经网络中有很多参数需要优化，其中最主要的是权重和偏置。
为了得到最佳的网络结构和参数，研究者们提出了各种各样的优化算法。
其中，模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）因其良好的全局搜索性能和寻找全局最优解的保证而备受关注，在神经网络结构优化中也被广泛应用。
一、模拟退火算法概述模拟退火算法是一种通过模拟物质退火过程来解决组合最优化问题的元启发式算法。
物质在温度较高时比较活跃，随着温度的下降，分子的运动逐渐减慢，直到沉淀下来成为晶体。
这时候如果小幅度地加热，分子又会开始运动，直到达到新的平衡状态。
在物理学上，这个过程被称为退火。
模拟退火算法中的“温度”可以理解为算法在探寻全局最优解时对解空间的搜索程度，当温度较高时，算法可能会接受一些“劣解”，以便更好的探索解空间。
随着温度的逐渐降低，算法能逐渐逼近全局最优解，直到最终停止。
简而言之，模拟退火算法就是从一个较高水平的搜索状态开始，通过随机跳跃和逐渐降低步长的方式，不断寻找最佳解的过程。
二、模拟退火算法在神经网络结构优化中的应用神经网络结构的优化是模型训练过程中的重要步骤，可以通过增加网络层数、调整神经元数量等方式进行，以达到更好的预测精度。
然而，由于输入数据在分布上的不确定性，模型在选择神经网络结构的时候往往容易遭遇局部最优解陷阱，即使训练出来的结果也可能并不是最优解。
为了解决这个问题，研究者们开始将模拟退火算法应用到神经网络结构优化中。
例如，在神经网络训练过程中，在一定程度上加入随机因素，增加算法搜索空间，避免过早陷入局部最优解。
这样做可以较好的平衡探索深度和广度，提高网络预测精度。
三、模拟退火算法在神经网络结构评估中的应用神经网络的优化过程中，关键是如何定义优化目标，即如何评估不同的网络结构参数组合的好坏。
通常，我们需要根据某些准则来定义优化目标。
基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测模型
基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测模型作者：蒋美云来源：《软件工程》2018年第07期摘要：神经网络算法是深度学习研究的重点，遗传算法是一种自适应优化搜索算法，模拟退火算法是寻找最优解的算法，本文主要分析了神经网络，遗传算法和模拟退火算法的特点和缺陷，研究BP神经网络和遗传模拟退火算法相结合的技术，从发挥算法的优点基础上，提出了一个基于模拟退火遗传算法的BP神经网络模型，并应用于某观影俱乐部，作为新电影上映预测和用户推荐，实验结果表明：该算法在收敛性和准确率上都有较好的效果。
关键词：BP神经网络；模拟退火；遗传算法；收敛中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：2096-1472（2018）-07-36-031 引言（Introduction）神经网络作为人工智能的重要组成部分，一直是神经科学、认知科学、行为科学、计算机科学等关注的焦点。
自AlphaGo击败职业围棋选手，第一次战胜人类围棋冠军以来，人类再次掀起了研究机器学习，深度学习的热潮。
神经网络作为深度学习的基本模型，吸引了大批研究人员的注意，在神经网络的理论模型，开发工具，学习算法等方面经过多年研究，在语音识别，图像识别，非线性预测模型，模式识别等方面取得令人瞩目的成就。
我们国家决定从今年开始大力发展基于大数据的人工智能，即机器学习和深度学习。
人工神经网络[1]是能模拟和反映人脑部分特征的一种仿真信息处理系统，该系统基于模仿人脑系统的结构和功能而设计。
从神经网络建模或神经网络学习预测的角度分析，神经网络都必须包含神经网络拓扑结构[2]，即学习模型，神经元特征函数和目标函数，机器学习算法，存在对训练样本要求高，数据量要求大的困难，而对于小数据训练样本则容易导致误差大，预测精度低等局限性。
遗传算法[3，4]GA是一种仿生算法，该算法模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。
遗传算法以求得最适应环境个体为目的，从任意一个初始群体出发，经过选择、交叉、变异操作来产生一个更适应环境的新的个体，经过多次迭代，使得新群体进化到搜索空间中越来越好的区域，经过一代代的进化，最后收敛到一群最适应环境的个体，求得最优解。
基于模拟退火算法的深度神经网络优化研究
基于模拟退火算法的深度神经网络优化研究深度神经网络(DNNs)是人工智能领域的热点研究方向，它能够学习复杂的非线性关系和输入输出映射，拥有非常广泛的应用前景。
但是，随着网络规模的增加和训练数据的增多，DNNs的优化问题也变得越来越困难，从而导致训练时间和计算资源成为了瓶颈。
为了解决这个问题，基于模拟退火(Simulated Annealing, SA)算法的优化方法成为了DNNs优化的热门研究内容。
模拟退火算法是一种全局优化算法，从物理学中得到灵感，用于求解复杂的、非凸、非线性的优化问题。
它的主要思想是通过模拟物质在高温下自由运动的过程，来找到目标函数的全局最优解。
模拟退火算法被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络优化等领域，并取得了很好的效果。
在DNNs的优化问题中，模拟退火算法主要用于对网络权重的搜索。
网络权重的搜索空间是一个高维的非凸空间，因此需要与复杂的非线性优化问题打交道。
传统的梯度下降算法很容易陷入局部最优解，而模拟退火算法则能够跳出局部最优解，找到更加优秀的全局最优解。
同时，模拟退火算法具有较强的并行处理能力，因此能够在GPU上实现高效的加速。
基于模拟退火算法的深度神经网络优化研究主要包括以下几个方面：1. 基于模拟退火的权重初始化方法。
在DNNs的训练过程中，权重的初始化非常关键，它会直接影响到网络的收敛速度和性能。
由于权重的搜索空间非常大，传统的初始化方法（如随机初始化、正态分布初始化等）容易使得网络陷入局部最优解，从而导致模型性能下降。
因此，基于模拟退火算法的权重初始化方法成为了研究的热点。
目前，基于模拟退火的权重初始化方法主要分为两类：一类是直接使用模拟退火算法对网络权重进行优化，得到网络的初始权重；另一类是将模拟退火算法应用于其他初始化方法中，从而优化初始权重。
实验结果显示，模拟退火算法的权重初始化方法能够有效提高网络的性能和收敛速度。
2. 基于模拟退火的网络结构优化方法。
构建高性能BP神经网络的优化技术
构建高性能BP神经网络的优化技术1. 引言人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）作为近年来复兴发展了的一种计算模型，受到了广泛的关注。
其中，BP （Back Propagation）神经网络是最为常用和广泛应用的一种网络。
BP神经网络具有较强的非线性逼近能力，但是在应用中常常受到训练速度慢、易陷入局部极小和收敛性差等问题的困扰，如何优化BP神经网络的性能成为了研究的热点之一。
2. BP神经网络的优化技术2.1 权值初始化神经网络的权值初始化对神经网络的性能有着至关重要的影响。
权值初始化的不合理会导致神经网络陷入局部极小点，从而使神经网络的模型无法得到充分的训练。
对于BP神经网络的权值初始化，常用的方法有使用较小的随机数进行初始化、PCA（Principal Component Analysis）等。
2.2 学习率的选择学习率通常是指神经网络在进行权值更新时所采取的步长。
学习率的选择对神经网络的收敛速度和稳定性起到了至关重要的作用。
若学习率过大，会导致神经网络的权值更新过于剧烈，使得神经网络的训练过程中出现震荡现象，从而使神经网络难以达到理想的收敛效果。
若学习率过小，则会导致神经网络需要较长时间才能学习到足够的训练信息，从而影响神经网络的收敛效果。
通常，合理的学习率可以通过交叉验证的方法进行确定。
2.3 正则化技术由于BP神经网络具有较强的非线性逼近能力，在训练过程中容易出现过度拟合的情况。
过度拟合会导致神经网络在训练集上表现良好，但是在测试集或未知数据集上的表现却不能令人满意。
正则化技术可以使得神经网络能够在一定程度上避免过度拟合，常用的正则化技术有L1、L2正则化等。
2.4 动量法动量法可以加速神经网络收敛的速度，使得神经网络收敛更加迅速和稳定。
在训练BP神经网络时，通常需要选择一个较小的学习率来保证神经网络的稳定性，但是这样做会降低神经网络的训练速度。
动量法可以帮助神经网络在不影响稳定性的情况下加速收敛，从而提高神经网络的训练速度和效率。
模拟退火算法在神经网络训练中的应用
模拟退火算法在神经网络训练中的应用随着人工智能技术的发展，神经网络成为了一种最常用的人工智能算法。
神经网络通过训练大量的数据来提高其识别和推理能力，但是神经网络训练需要大量的计算资源和时间。
模拟退火算法作为常用的优化算法之一，可以被应用于神经网络训练过程中，以提高神经网络训练的效率和准确性。
本文将介绍模拟退火算法在神经网络训练中的应用。
一、神经网络训练的难点神经网络作为一种模拟人脑的计算模型，具有强大的模式识别和特征提取能力。
但是，神经网络的训练过程比较复杂，需要大量的计算资源和时间。
具体来说，神经网络的训练需要满足以下几个难点：1. 数据量问题：神经网络训练需要使用大量的数据进行学习和调整，而这些数据往往需要从海量数据中选取，这就需要耗费大量的时间和计算资源。
2. 训练复杂度问题：神经网络训练需要不断地调整神经元之间的权重和偏置，这个过程是一个非常复杂的优化过程，需要寻找最优的权重和偏置，这个过程会受到极端值和局部最优解的影响，需要大量时间和计算资源进行优化。
3. 训练时效性问题：神经网络的训练需要满足实时性和迭代性，而这个过程需要保证效率和精度，在不断地迭代中，需要快速地调整神经网络权重和偏置，这也需要优化算法来辅助。
因此，神经网络训练需要一个高效的优化算法来帮助其解决以上难点问题。
模拟退火算法成为了一种常用的优化算法，被广泛应用于各种优化问题中。
二、模拟退火算法原理模拟退火算法是一种常用的优化算法，其基本原理是将一个系统由高能态向低能态演化，从而寻找最优解。
在寻找最优解的过程中，模拟退火算法可以跳出局部最优解，从而找到全局最优解。
具体来说，模拟退火算法中有三个关键因素：初始温度、温度下降率和接受准则。
其中，初始温度用来控制算法开始时的搜索范围，温度下降率决定了算法在搜索中逐渐降温，控制搜索的范围。
接受准则用来决定是否接受新解，从而得出更好的解。
通过这三个关键因素的组合，模拟退火算法可以在一个搜索空间内寻找最优解。
构建高性能BP神经网络的优化技术
构建高性能BP神经网络的优化技术随着人工智能的发展，神经网络已经广泛应用于各种领域，在图像、自然语言处理、语音识别等方面都有非常出色的应用。
神经网络的训练一直是心理学界、计算机科学界最为关心的问题之一，基于反向传播（Backpropagation，BP）算法的神经网络训练方法是目前应用最广泛的方法之一。
本文将围绕如何构建高性能的BP神经网络的优化技术展开。
1. BP神经网络简介BP神经网络是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。
它是一种有向无环图，由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接受输入数据，输出层给出分类或回归的结果，而隐藏层则完成特征提取和转换的任务。
在BP神经网络的训练中，我们需要通过损失函数进行误差计算，以求解合适的权重和偏置值。
2. 构建高性能BP神经网络的优化技术2.1. 梯度下降算法梯度下降算法是BP神经网络中最基本的优化算法之一，其目标是寻找损失函数最小化的权重和偏置值。
在梯度下降算法中，我们需要计算损失函数对权重和偏置的偏导数，然后通过调整这些参数来使损失函数最小化。
在实际应用中，我们需要确保选择合适的学习速率以避免陷入局部最优解。
2.2. 正则化技术正则化技术是一种经常用于控制模型过度拟合的技术，它可以有效地防止模型出现过拟合的情况。
其中最常用的正则化方法就是L1和L2正则化技术。
在L1正则化中，我们将权重矩阵中的每个元素乘以一个小于1的参数，以减小权重的大小；而在L2正则化中，我们将权重矩阵中的每个元素平方并相加，然后在损失函数中加入这个值来对训练做出惩罚。
2.3. 批量归一化技术批量归一化技术是一种常用的神经网络优化技术，其主要目的是通过消除内部协变量移位，使隐藏层的激活函数能够更加稳定和有效。
在批量归一化技术中，我们需要对每个批次数据都进行归一化操作，以消除协变量移位的影响。
2.4. 学习率调整技术学习率调整技术是一种针对梯度下降算法的优化技术，它主要用于解决学习速率大、小或不稳定的问题。
模拟退火遗传算法优化的BP网络在翘曲量预测中的应用的开题报告
模拟退火遗传算法优化的BP网络在翘曲量预测中的应用的开题报告一、研究背景翘曲量是指材料在受力后发生弯曲的量，是材料力学性能评价的重要指标。
在工程领域中，翘曲量预测对于材料设计和加工优化具有重要意义。
BP神经网络是常用的翘曲量预测方法，但在实际应用中存在训练时间长、结果不稳定的缺点。
为了克服BP网络的缺点，研究者们引入了模拟退火遗传算法（SA-GA）对BP网络进行优化。
该方法利用SA算法解决BP网络的初始权值问题，再用GA算法进行权值调整，进一步提高了预测精度和稳定性。
因此，在翘曲量预测中应用模拟退火遗传算法优化的BP网络，具有重要的理论意义和应用价值。
二、研究内容本研究旨在利用模拟退火遗传算法优化的BP网络进行翘曲量预测，并与传统BP网络进行对比。
具体研究内容包括以下部分：1.翘曲量预测中常用的BP神经网络及其优缺点，以及模拟退火遗传算法优化BP网络的原理和优化效果分析。
2.对实验数据进行预处理，包括数据清洗、标准化、分割等步骤，得到可用于模型训练和测试的数据集。
3.利用传统BP网络和模拟退火遗传算法优化的BP网络，分别进行模型训练和测试。
采用均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）评价模型效果，并进行对比分析。
4.分析模型的优化效果，包括模型的精度、稳定性等指标，探究模型优化的原因和影响因素，有效地提高翘曲量预测的准确性和稳定性。
三、研究意义通过本研究的探索，可以深入理解BP神经网络及其优化方法，有效地提高翘曲量预测的准确性和稳定性，为材料设计和加工过程提供有力的支撑。
同时，该研究可为其他领域的神经网络优化提供借鉴和参考，具有广泛的应用价值。
四、研究方法本研究采用实证研究方法，具体步骤如下：1.收集相关文献，了解BP神经网络及其优化方法的理论和应用。
2.获取实验数据，对数据进行预处理，包括数据清理、标准化、分割等步骤。
3.利用MATLAB等工具实现BP神经网络和模拟退火遗传算法优化的BP神经网络，进行模型训练和测试。
VC++环境下的BP神经网络建模和模拟退火优化研究
VC++环境下的BP神经网络建模和模拟退火优化研究
张慧
【期刊名称】《电脑与信息技术》
【年(卷),期】2008(016)002
【摘要】文章简要介绍了BP神经网络和模拟退火算法的原理,提出了一种基于VC++环境的BP神经网络建模与模拟退火优化方法,通过模拟退火对BP网络的输入参数进行优化,实现算法接口并进行了软件设计.采用一个焊接算例进行验证,证明了该BP神经网络逼近能力强、收敛速度快,模拟退火能寻找到最优焊接参数,该软件平台具有一定的实用性.
【总页数】4页(P31-33,53)
【作者】张慧
【作者单位】江苏科技大学材料科学与工程学院,江苏,镇江,212003
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于模拟退火算法下的水动力模型参数优化研究 [J], 张忠兴;李利祥;冯晨鹏;杜爽;王福浩
2.VC++环境下的UDP网络通信实现 [J], 雷津;赵寅
3.基于BP神经网络的清扫机器人的环境建模 [J], 武奕晶;张海洪
4.VC++环境下DES与RSA混合加密算法的研究与实现 [J], 鲍海燕
5.基于BP神经网络的大气环境监测点布置多目标优化研究 [J], 黄刚
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自由曲面加工误差预测——基于模拟退火算法优化的BP神经网络算法
0引言目前，三坐标测量机主要采用接触式测头进行测量。
在测量时，根据测量程序对工件表面或者内部的测点按顺序逐个进行检测并获得测点信息[1]，有较高的测量准确度。
在检测过程中，由于测头需要保持低速运动，导致三坐标测量机的检测效率低。
若要提高检测效率，需要建立加工误差预测模型，用已测点的信息对未测点进行预测，获得未测点的加工误差，从而提高检测效率。
为了对机械加工误差进行有效预测，寻求高效、简单、高精度的机械加工误差预测建模方法非常关键。
Zhou 等[2]针对机床主轴加工误差的动态和非线性特性，提出了代谢灰色模型（MGM ）和非线性自回归神经网络（NAR ）相结合的机械加工误差预测模型，结果表明，该组合模型的两阶段预测具有精度高、速度快、鲁棒性好等特点，性能优于单个模型，可应用于其他复杂加工误差的预测。
Zhang 等[3]分别用序列灰色神经网络算法（SGNN ）和并行灰色神经网络算法（PGNN ）对机床热误差进行预测，结果表明，该组合模型的预测精度和鲁棒性均优于传统灰色模型和人工神经网络算法。
罗豪等[4]提出一种侧铣表面点位轮廓误差预测方法，推导预测点法线与实际加工表面交点的求解方法，实现了侧铣表面点位轮廓误差的预测，并通过实验验证了该方法的有效性和准确性。
机械加工误差可分为系统误差与随机误差，目前主流预测算法对随机误差的预测效果并不理想，当随机误差过大时，会影响预测算法的预测结果，因此，剔除小部分随机误差较大的奇异点能降低随机误差对加工误差预测的影响，从而提高预测精度。
针对误差分离工作，张安社等[5]采用基于独立成分分析的复杂曲面加工误差分离技术，将复杂曲面加工误差按照不同的误差源进行分离，结果表明，应用该方法可以有效地将复杂曲面相近尺度的加工误差进行分离，有利于进一步对各误差源进行判定；张磊等[6]针对传统的误差流模型只能解决线性模型的问题，提出加工误差流的半参数回归模型，对工序系统误差和随机误差进行分离；陈岳坪等[7]采用回归模型将加工误差分解成确定性部分与收稿日期：2021-10-13基金项目：国家自然科学基金项目（51565006，51765007）；广西自然科学基金项目（2016GXNSFAA380111，2018GXNSFAA050085）；2016年广西高校高水平创新团队及卓越学者计划资助项目（桂教人[2016]42号）；广西科技大学创新团队支持计划项目（科大科研发[2017]64号）资助作者简介：黄凯奇，在读硕士研究生*通信作者：陈岳坪，博士，教授，研究方向：精密检测技术，E-mail ：自由曲面加工误差预测——基于模拟退火算法优化的BP 神经网络算法黄凯奇，陈岳坪*，张怡坤（广西科技大学机械与汽车工程学院，广西柳州545616）摘要：针对三坐标测量机测量效率低的问题，建立了自由曲面加工误差预测模型。
模拟退火算法优化的BP神经网络的云粒子形状自动识别方法
现代电子技术Modern Electronics TechniqueJun.2022Vol.45No.122022年6月15日第45卷第12期云降水粒子形状的识别与云微物理学的许多方面息息相关。
云降水粒子的散射特性、生长速率和下落末速度都随其形状发生变化，其散射特性可影响全球气候，生长速率对天气预测有重要影响，下落末速度会影DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2022.12.026引用格式：董浩楠，焦瑞莉，黄敏松.模拟退火算法优化的BP 神经网络的云粒子形状自动识别方法[J].现代电子技术，2022，45（12）：143⁃148.模拟退火算法优化的BP 神经网络的云粒子形状自动识别方法董浩楠1，焦瑞莉1，黄敏松2（1.北京信息科技大学信息与通信工程学院，北京100101；2.中国科学院大气物理研究所云降水物理与强风暴重点实验室，北京100029）摘要：针对云粒子成像仪（CIP ）无法对所测云粒子图像进行形状自动识别的问题，文中提出一种模拟退火算法优化的BP 神经网络的云粒子形状自动识别方法。
首先利用形态学处理中的闭合操作对采集后的云粒子图像进行处理，实现云粒子内部填充和边界平滑；然后利用Holroyd 特征参量和凸包计算提取云粒子图像形状特征值，利用BP 神经网络识别9类云粒子图像形状。
由于BP 神经网络容易陷入局部最优值，因此选用模拟退火算法对BP 神经网络的权值和阈值的最优值进行优化，以改善网络性能和提高识别准确率。
最后，利用CIP 实测云粒子数据片段对传统方法与文中所提方法进行形状识别效果对比。
结果表明，相比传统的云粒子形状识别方法，所提方法对云粒子形状识别的准确率有明显提高，且能实现自动识别。
关键词：云粒子成像仪；自动识别；云粒子形状；形状识别；BP 神经网络；分类模型；模拟退火算法中图分类号：TN915⁃34；TP391.4文献标识码：A文章编号：1004⁃373X （2022）12⁃0143⁃06Method of cloud particle shape automatic recognition based on BP neural networkoptimized by simulated annealing algorithmDONG Haonan 1，JIAO Ruili 1，HUANG Minsong 2（1.School of Information and Communication Engineering ，Beijing Information Science and Technology University ，Beijing 100101，China ；2.Key Laboratory of Cloud⁃Precipitation Physics and Severe Storms ，Institute of Atmospheric Physics ，Chinese Academy of Sciences ，Beijing 100029，China ）Abstract ：In allusion to the problem that the cloud imaging probe （CIP ）cannot automatically recognize the shape of the measured cloud particle image ，a method of cloud particle shape automatic recognition based on the BP neural network optimized by the simulated annealing algorithm is proposed.The closed operation in morphological processing is used to process the collected cloud particle image to realize the internal filling and boundary smoothing of the cloud particle.The Holroyd featureparameters and convex hull calculation are used to extract the feature value of the cloud particle image shape ，and the BP neural network is used to recognize nine⁃type cloud particle image shapes.As the BP neural network is easy to fall into the local optimal value ，the simulated annealing algorithm is used to optimize the optimal value of the weight and threshold of the BPneural network to improve the network performance and the recognition accuracy.The shape recognition effect of the traditionalmethod and the method proposed in this paper are compared with the cloud particle data fragments measured by CIP.The results show that in comparison with the traditional cloud particle shape recognition method ，the proposed method has a significantimprovement in the accuracy of cloud particle shape recognition ，and can realize the automatic recognition.Keywords ：cloud imaging probe ；automatic identification ；cloud particle shape ；shape recognition ；BP neural network ；classification model ；simulated annealing algorithm收稿日期：2021⁃11⁃03修回日期：2021⁃12⁃14基金项目：国家自然科学基金青年科学基金项目：基于高分辨率云粒子成像仪（CPI ）的混合相态云中过冷液滴测量方法研究（41705142）；国家自然科学基金项目：机载云降水粒子成像仪（CIP ，PIP ）的数据处理方法研究及其应用（41775166）；北京信息科技大学其他纵向项目：机载云降水粒子成像仪（CIP ，PIP ）的数据处理软件测试（9141924103）143现代电子技术2022年第45卷响冰云寿命，继而影响全球辐射平衡，而准确的云粒子形状识别是计算云微物理特征的前提[1⁃2]。
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输 出模 式
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Ｒ ｍ ｌａ 和 Ｍ Ｃ ｌｎ 等提出的误差反向传播算法 ， ｕｅ ｒ ｈｔ ｃｅ ａｄ ｌ 即 Ｂ （ ａｋ ｒ ａａｏ ） ＰＢ ｃ ｏ ｇｔ ｎ算法影响最为广泛， Ｐｐ ｉ 至今仍是 自 动 控制领域 中最重要 、 应用最多 的有效算法 。 模 拟 退 火 算 法 （ ｉ ｕａｅ ｎ ｅｌ ｇ 是 仿 金 属 退 Ｓｍ ｌ ｄＡ ｎ ａ ｎ ） ｔ ｉ
习功能， 系统性和恰 当退化等［＇ １４ ．】 ２。它与经典计算方法 相比并非优越 ，当对问题 的机理不甚 了解或不能用传
统数学 模 型来表 示 时 ， 经 网络 通 常是最 有 利 的工 具 。 神 神经 网络 目前 已有几 十种不 同 的模 型 ，其 中 以 １８ 年 ９６
按梯度法求其 目标函数达到最小值的算法 。除了输入 层外 ，网络中的每一层神经元的输入是前一层神经元 输出的加权和， 其输入信号 、 函数和节点偏置确定 激励
ｐ ｒｍｅ ｅｓ ｆ ＢＰ ｎ ｕ ａ ｅ ｏ ｋ ｉ ｐ ｉ ｚ ｄ ｙ ｉ ｕ ａｅ ｎ ｅ ｌ ｇ ｏ ｎ ｅ ｆｃ ， ａ ｏｔ ｒ ｐａ ｏ ｍ ｉ ｅ ｌ ｅ ．Ａ ａａ ｔ ｒ ｏ ｅ ｒ ｎ ｔ ｒ ｓ ｌ ｗ ｏ ｔ ｍｉ ｅ ｂ ｓ ｌｔ ｄ ａ ｎ ａ ｎ ｔ ｉｔ ｒ ｅ ｓ ｆ ｍ ｉ ａ ｗａｅ ｌｔ ｒ ｆ ｓ ａ ｚｄ ｒ ｉ ｅ ａ ｌ ａ ｏ ｔ ｘ ｍｐｅ ｂ ｕ ｗｅｄ ｇ ｓ ｌ ｓ ａ ｅ ，ｗｈ ｃ ｓ ｏ ｔ ａ ｔ ｅ ｌ ｉ ｉ ｌ ｔ ｔｄ ｎ ｉ ｕ ｒ ｉ ｈ ｈ ｗｓ ｈ ｔ ｈ ＢＰ ｅ ｒ ｎ ｔ ｏ ｋ ａ ｂ ￣ ｒ ｅ ｔ ｒ ｓ ｕ ｈ ｓ ｅ ｃ ｌ ｎ ｎ ｕ ａ ｅ ｌ ｗ ｒ ｈ ｓ ｅ ｅ ｆａ ｕ ｅ ｓ ｃ ａ ｘ ｅｌ ｔ ｅ
中图分类号 ：Ｐ ８ Ｔ １３
文献标 识码 ： Ａ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｌ ｎ ｓ ａ ｃ ｎ Ｍ ｄｅｌ ｇ ｂｙ ＢＰ ｕ ａ ｔ ｒ ｎｄ Ｓｉ ｕ ａ ｅ ｉ Ｎｅ ｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ ａ ｍ ｌ ｔ ｄ Ａｎｎｅ ｌｎ ｐ ｉ ｉａ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ａ ｉ ｇ Ｏ ｔｍ ｚ ｔｏ ｓ ｄ ｏｎ ＶＣ＋ ＋
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Ｖ ＋ Ｃ ＋环境下 的 Ｂ Ｐ神 经 网络建模 和模 拟退 火优 化研 究
张 慧
（ 苏科技 大 学材料科 学与工程 学院， 苏Biblioteka 镇 江 ２２０ ） 江 江 １０３
摘 要： 文章简要介绍 了Ｂ Ｐ神 经网络和模拟退 火算法的原理 ， 出了一种基于 ｖｃ＋ 提 ＋环境 的 Ｂ Ｐ神经 网络建模 与模拟退
ａ ｒ ｉ ａｉ ａ ｆｓ ｃ ｖｅ ｇ ｓ ｅ ｄ， ｓ ｕ ａｅ ａ ｅ ｌ ｃ ｎ ｅ ｒｈ ｏ ｒ ｅ ｔ ｎ ｐ ｔｎｇ ｐｐ ｏｘｍ ｔｏｎ ｎｄ ａｔ ｏｎ ｒ ｅ ｐ ｅ ｍ ｉ ｌｔ ｄ ｎｎ ａｉ ｎｇ ａ ｓａ ｃ ｆ ｂ ｓ ｉ ｕｔｉ ｐａ ａ ｅ ｅ ， ｔ ｐａｆ ｒ ｈａ ｒｍ ｔ ｒ ｈｅ ｌｔｏ ｓ ｍ ｓ ｓ ｆ ｃｅ ａ ｔ ａ ｌｔ． ｕ ｆ ｉｎｔｐｒｃｉ ｂｉ ｙ ｉ ｃ ｉ Ｋｅ ｗ ｏ ｄ ＢＰ ｅ ｒ ｌｎ ￣ｖ ｋ； ｉ ｕａｅ ｎ ａｉ ｇ； ｏｄ ｌ ｎ ｏ ｉｍｉ ａ ｏｎ ｙ ｒ ｓ： ｎ ｕ ａ ｅ ｏｒ ｓ ｍ ｌｔｄ ａ ｎｅ ｌｎ ｍ ｅｌ ｇ； ｐｔ ｚ ｔ ｉ ｉ
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０ 引言
人工 神经 网 络是一 种 旨在模 仿人 脑 结构 及 其功 能 的脑 式智 能信 息 处理 系统【 简称 神 经 网络 。神 经 网络 ” ， 具有 一些 固有 的 特点 和优越 性 ， 如并 行分 布处 理 ， 自学
１ Ｂ Ｐ神 经 网 络
１１ 改进型 Ｂ ． Ｐ算 法
Ｂ Ｐ网络本 质上 是 以 网络 误差 平方 和 为 目标 函数 ，
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第 ｌ ６卷 第 ２期 ２ ０ ０ ８ ４月 年 文章 编 号 ：０ ５ １２ （ ０ ８０ — ０ ０ １０ — ２ ８２ ０ ）２ ０ ３ － ３ １
电
脑
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信
息
技
术
Ｖ０． ６ Ｎｏ２ １１ ．
Ａｐｒ ０ ．２ ０８
火优化方法 ， 通过模拟退火对 Ｂ Ｐ网络的输入参数进行优化 ， 实现算法接 口并进行 了软件 设计 。采 用一个焊接算例进行验
证 ， 明了该 Ｂ 神经 网络逼近能力强、 证 Ｐ 收敛速度快 ， 模拟退火能寻找到最优 焊接参数 ， 该软件平 台具有一定的 实用性。
关 键 词 ： Ｐ神 经 网络 ； 拟 退 火 ； Ｂ 模 建模 ； 化 优