《表1 模型参数取值：基于粒子群算法–反向传播神经网络自适应的氧调器控制系统》

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《基于粒子群算法–反向传播神经网络自适应的氧调器控制系统》

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文章提出的采用PSO–BP神经网络自适应控制来控制氧气面罩氧调器的控制策略，控制参数如下:学习速率η=0.003，惯性系数γ=0.003，初始权值为随机，通过粒子群算法选取运行稳定效果最好的稳定权值，设为控制器最终的神经网络初始权值.网络隐含层的最终初始权值wi和网络输出层的最终初始权值wo分别如下所示.此外，模型参数取值如表1所示.