【摘 要】
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为了确定各因素对惯性分离室的性能的影响,以及寻找最优的参数组合,提出了一种新的BP神经网络的改进方法,对联合收割机惯性分离室的吸运系统压力损失的实验数据进行了拟合,并
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31071331)
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为了确定各因素对惯性分离室的性能的影响,以及寻找最优的参数组合,提出了一种新的BP神经网络的改进方法,对联合收割机惯性分离室的吸运系统压力损失的实验数据进行了拟合,并与二次回归模型方法进行比较。结果表明,改进的BP神经网络的拟合精度明显优于二次回归的拟合精度;同时,通过BP神经网络的优化方法求取了4个参数的最优组合值,为惯性分离室的性能研究提供了一种新的方法。
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