《表2 权值分布：基于AGA-BP的发酵过程智能补料控制策略》

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《基于AGA-BP的发酵过程智能补料控制策略》

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针对AGA优化的BP神经网络智能补料控制模型，设3个输入量分别为X1、X2、X3，对应3个输出量分别为Y1、Y2、Y3。首先利用该网络对训练样本的输入量和输出量进行训练，建立一个基于输入量与补料量的预测模型，然后利用一组非训练样本中的输入量，经过方程组（6）计算出理论补料量，同样再通过该预测模型计算出预测补料量，对比两组输出值的拟合程度，以此验证该算法精度。表2中的ωh.1、ωh.2、ωh.3表示第h个隐含节点和第1～3个输入节点的权值，同样ω1.h、ω2.h、ω3.h表示对应输出权值。