基于神经网络和遗传算法的实验参数确定

？将bp神经网络用于实验数据结果的“预处理”,剔除奇异样本数据,并利用实数直接操作的遗传算法(fga),发挥fga概率搜索和群体优势,将处理后的数据分别代入给定的含参数的方程,在总体误差最小的情况下,寻求符合实验数据的参数的优化解;将优化结果与常规数理统计方法进行了比较,证实了该方法的有效性;而且对其它实验数据的处理及实验参数的确定,有一定的参考价值。