【摘 要】
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提出了用前馈神经网络求解热分解过程的新方法．针对传统的ＢＰ算法的缺陷，把无约束优化中的变尺度应用于网络的训练学习，改进了学习算法，提出了一种基于动态步长的新的变尺度算法．通过
【机 构】
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中国科技大学火灾科学国家重点实验室
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提出了用前馈神经网络求解热分解过程的新方法．针对传统的ＢＰ算法的缺陷，把无约束优化中的变尺度应用于网络的训练学习，改进了学习算法，提出了一种基于动态步长的新的变尺度算法．通过它对热分解过程的预测分析，其结果非常逼近实验结果并优于传统的理论计算结果；同时，新的变尺度算法提高了网络算法的收敛性．
A new method to solve the thermal decomposition process using feedforward neural network is proposed. Aiming at the defect of traditional BP algorithm, the variable scale in unconstrained optimization is applied to the training of network, and the learning algorithm is improved. A new variable-scale algorithm based on dynamic step is proposed. Through its predictive analysis of the thermal decomposition process, the results are very close to the experimental results and better than the traditional theoretical results; the same time, the new variable-scale algorithm to improve the convergence of the network algorithm.
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