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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2006-04-30

Journal:长江科学院院报

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD

Volume:23

Issue:2

Page Number:42-45

ISSN No.:1001-5485

Key Words:神经网络;模拟退火算法;XOR问题;边坡稳定性分析

Abstract:针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,将具有全局搜索能力的模拟退火(SA)算法引入到神经网络的权值优化中.并且在SA算法中引入状态接受过程和退火过程的自适应措施,增加了对当前状态最优解的"记忆能力",避免了当前最优解的遗失,提高了算法的搜索效率.通过对XOR问题求解的比较,显示出SABP算法具有全局收敛且精度高的优越特性.最后基于实际工程的边坡数据建立了一个SABP算法模型,成功解决了具有高度非线性特点的边坡稳定性评价问题.