《表5 传统遗传算法优化BP神经网络深度量化结果》

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《一种基于自适应遗传算法优化BP神经网络的漏磁缺陷量化框架》

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比较传统遗传算法和自适应遗传算法优化BP神经网络对于缺陷长宽深量化结果在不同评价指标的误差，结果表明：自适应遗传算法优化BP神经网络算法在训练集和测试集的评价指标满足率较传统遗传算法优化BP神经网络有明显提高，说明自适应遗传算法优化BP神经网络有更好的学习能力；同时，自适应遗传算法优化BP神经网络对比传统遗传算法计算速率更快，迭代次数少，计算效率更高。传统遗传算法和自适应遗传算法优化BP神经网络的长度、宽度和深度量化结果如表1～6所示（表中A为管道壁厚，9.5mm）。