《表1 搅拌摩擦焊前进方向温度及其输入参数神经网络的权值和阈值》

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《基于遗传BP神经网络的搅拌摩擦焊温度模型》

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BP神经网络训练样本的每个输入参数的量纲往往不同，为了保证在BP神经网络在训练时每个输入参数拥有同等的重要性，同时也为了避免在训练时输入参数的绝对值过大而导致神经元输出饱和，故对输入参数和输出参数进行归一化处理，在结果分析时再将参数反归一化。在遗传算法中，种群数目设置为20，迭代次数为200，交叉概率为0.3，变异概率为0.1。通过编程运算，得到经遗传算法优化的BP神经网络的权值和阈值，详见表1、2。