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气流筛作为粉末专用筛其隐层神经元数目的设计

气流筛作为粉末专用筛其隐层神经元数目的设计
气流筛作为粉末专用筛其隐层神经元数目的设计:隐层神经元的数目也对网模型的精度有影响,但是目前为止也没有完整的理论指导神经元个数的选择。隐层神经元越多,模型的逼近能力越强,但隐层神经元数过多又可能出现所谓“过度吻合”问题,降低了泛化能力,还会增加训练时间。
而神经元过少,网络从样本中获取的信息能力就差,不足以概括和体现训练集中的样本规律。确定最佳隐层神经元数的一个常用方法是采用一些经验公式,本文设计的气流筛隐层神经元数目所使用的经验公式为:S=ZN+1,其中,S为隐层神经元个数;N为输入层神经元个数。
气流筛传递函数的选取:函数映射的BP网络隐含层神经元通常采用sigrnnid型传递函数,按照通常的做法,本文隐层神经元的传递函数选用的是双曲正切sigrnoid型传递函数tansig,此函数适合于BP网络神经元的训练。输出层的传递函数采用线性的purelln型传递函数,可以使得整个网络的输出范围为任意值。
在Matlab命令窗口中输入“Iintool”命令,进入神经网络设计GUI界面,点击“NewData”定义输入数据。我们将输入向量记为p,网络输入为三维向量,用于训练的样本有十组。完成后点击“Create”,输入向量创建完成。同理,将输出向量记为t,把筛分效率这组数据输入,完成气流筛输出向量的创建。
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以振动筛(筛粉机)设备、碎煤机械和过滤设备的研制与销售为主营业务,从生产旋振筛、直线振动筛、气流筛发展到智能环保筛、概率筛(从德国引进)、齿辊式碎煤机、矿用振动筛、脱水筛、自动排渣过滤机、振动输送机、除尘器等几大系列,数百个品种。
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