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为提高BP神经网络对桥梁动载识别的效果,提出了一种基于分层菌王觅食算法（HKBFO）的桥梁动载识别方法.该算法首先进行＂交叉＂复制操作,再类比人大代表选举过程进行分层寻优.数值模拟证明,HKBFO算法优于BFO算法,可用于桥梁动载识别.
基于HKBFO优化神经网络的悬索桥动载识别
【摘 要】
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为提高BP神经网络对桥梁动载识别的效果,提出了一种基于分层菌王觅食算法（HKBFO）的桥梁动载识别方法.该算法首先进行＂交叉＂复制操作,再类比人大代表选举过程进行分层寻优.数值模
【机 构】
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青岛理工大学琴岛学院,长春光华微电子设备工程中心有限公司
【出 处】
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延边大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2015年3期
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