矿冶工程

作者：吕冠艳, 田学东, 李奋华

单位：1.山西水利职业技术学院 信息工程系,山西 运城 044000; 2.河北大学 计算机科学与技术学院,河北 保定 071002; 3.运城学院 数学与信息技术学院,山西 运城 044000

关键词：海鸥算法,混沌映射,板形模式识别,Elman神经网络,板形控制

基金：国家自然科学基金青年科学基金(11501498);山西省教育科学“十四五”规划课题(GH-21060)

为了提高板形模式识别精度,提出了一种基于改进海鸥算法结合Elman网络的板形模式识别方法。将改进的海鸥算法对Elman网络权值阈值进行优化,用于板形模式识别,选取20组数据进行测试,并将结果与基于BP神经网络的板形模式识别和基于传统Elman网络的板形模式识别方法进行比较,结果表明本文算法精度更高、效果更好,均方误差MSE相比其他算法低2个数量级。

来源：2023年第2期

《矿冶工程》期刊编辑部

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