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基于神经网络的结构优化设计方法

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  • 万方数据
针对结构优化设计中的计算效率和仿真依赖问题,提出了一种基于合成少数类过采样技术(SMOTE)和径向基(RBF)神经网络的优化方法.通过SMOTE算法增强数据样本,基于RBF神经网络对参数进行训练,采用粒子群优化算法(PSO)对结构进行优化设计,获得最佳设计参数.实验结果表明,本文方法能够在少量数据条件下获得与传统优化方法类似的结果,但在计算时间上优于后者.

金鑫、孔祥圣、牛洪兵、冯建闯

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南京理工大学机械工程学院 南京 210094

南京长江电子信息产业集团有限公司 南京 210094

优化设计 SMOTE RBF神经网络 PSO

2020

科学与财富
四川省科教兴川促进会

科学与财富

ISSN：1671-2226
年,卷(期)：2020.12(34)
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