《表3 BR-BPNN分割粒径模型权值阈值参数》

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《基于BP神经网络的旋风分离器分割粒径模化与预测》

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BPNN初始权值、阈值的赋值具有随机性，会造成每一次运行最终迭代的权值、阈值不同。为了确定BP神经网络的最优权值、阈值，应用BR-BPNN分割粒径模型对训练集和测试集连续预测10次，对每次得到的E2进行比较。如图3所示，可以看出第9次对训练集和测试集预测得到的E2为10次中最小，分别为1.73×10-10、8.639×10-11。选用第9次运行迭代出的权值、阈值作为BR-BPNN分割粒径模型的权值、阈值，详细参数见表3，表中W11，j、W12，j、W13，j为输入层的3个神经元与隐含层的j个神经元之间的权值；W2j，1为输出层的1个神经元与隐含层的j个神经元之间的权值；bj1表示隐含层j个神经元的阈值；b12表示输出层1个神经元的阈值。