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摘要：本发明涉及一种基于改进神经网络的车身代理模型构建方法，本方法在确定模型数据初始样本数量和模型输入数据维度后，对模型数据初始样本进行抽样及模型数据进行归一化处理；然后先通过全局搜索性能强的元启发算法，对神经网络参数进行一次优化，并在元启发算法优化中运用莱维飞行法对最优参数进行扰动；然后，用梯度下降法对元启发算法优化后的神经网络参数进行二次优化，并在二次优化过程中，引入了自适应步长因子，随着梯度下降法迭代次数的增加，步长因子逐渐减小。该方法计算量小、收敛速度快，适合于各类大型车身结构设计中代理模型的构建。
主权项：1.一种基于改进神经网络的车身代理模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：确定模型输入数据维度、模型输出数据维度及模型数据初始样本数量；S2：利用拉丁超立方抽样法对模型数据初始样本进行抽样；S3：对模型数据进行归一化处理；S4：确定神经网络输入层、隐藏层和输出层的个数；S5：确定神经网络参数初始样本数；S6：确定元启发算法最大迭代次数和梯度下降法最大迭代次数；S7：利用元启发算法对神经网络中的参数进行优化；S8：利用莱维飞行方法，对当前产生的最佳参数进行扰动；S9：判断当前元启发算法迭代次数是否大于元启发算法最大迭代次数，若当前元启发算法迭代次数大于元启发算法最大迭代次数，则进入步骤S10；否则，返回步骤S7；S10：将步骤S9输出的最佳神经网络参数作为输入，利用梯度下降法对其进行二次优化；S11：判断当前梯度下降法迭代次数是否大于梯度下降法最大迭代次数，若当前梯度下降法迭代次数大于梯度下降法最大迭代次数，则进入步骤S12；否则，返回步骤S10；S12：输出神经网络参数，完成代理模型的构建。
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百度查询： 中国船舶集团有限公司第七〇七研究所 天津市旗领测控科技有限责任公司 一种基于改进神经网络的车身代理模型构建方法
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