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萨拉·卡坎纽;亚历山德拉·范尼;奥古斯托·蒙蒂西

优化问题的神经近似模型的构造算法。 （英文） Zbl 1177.78063号

COMPEL公司 28，第5期，1276-1289（2009）.
摘要：目的-本文的目的是提出一种构造性算法来设计多层感知器神经网络，用于电磁器件的近似模型。
设计/方法学/方法-所提议的程序允许自动确定神经元数量和具有单个隐藏层的网络的突触权重。近似模型用于设计优化问题。神经网络的输入对应于设计参数，而输出对应于优化问题的目标函数。然后反转神经模型，以确定哪个输入与前缀输出相关联。
结果-算法的性能已经在分析函数和TEAM车间问题25上进行了测试。
原创性/价值-由于最佳解决方案的可靠性受到神经近似模型准确性的强烈影响，因此近似误差尽可能保持在较低的水平，尤其是在最大值/最小值点。

引用于三文件

MSC公司：

78M50型 光学和电磁理论中的优化问题
78立方米 神经和启发式方法在光学和电磁理论问题中的应用
90立方厘米 涉及图形或网络的编程

关键词：

电磁装置;功能分析;神经网络;优化设计
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Carcangiu}等人，COMPEL 28，No.5，1276--1289（2009；Zbl 1177.78063）
全文： 内政部

参考文献：

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