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上传时间: 2021-03-20
详细说明：1.型号
1.1反向传播（BP）神经网络模型
BP神经网络模型是由输入层，隐藏层和输出层组成的三层前馈网络。每层包含几个断开的神经元节点，相邻节点根据一定的权重相连。信息传输的方向是从输入层到隐藏层再到输出层。在输入层和隐藏层之间存在转移矩阵，在隐藏层和输出层之间存在转移矩阵。如果实际输出与预期输出之间的差不能满足要求的误差，则将误差值沿网络路径逐层反馈，并校正每一层的连接权重和阈值。
1.2人工蜂群算法的BP神经网络模型优化
人工蜂群（ABC）算法的灵感来自于蜂的智能行为。在ABC算法中，食物的位置代表了优化问题的可能解决方案，而花蜜的量则代表了相应解决方案的质量或适用性。
该算法首先随机生成初始种群，然后设置极限和最大循环数。初始化之后，蜜蜂开始循环搜索：使用贪婪机制搜索旧解的邻域。如果新解决方案的适用性大于旧解决方案的适用性，则蜜蜂将忘记旧解决方案并记住新解决方案。然后计算这些新
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