用于过程动力学建模目的的自动选择最佳循环神经网络架构

通过演化算法和梯度下降方法，本研究提出了四种算法来寻找人工神经网络结构，用于行为（黑箱）建模特定的动态过程。在研究中，采用了经过优化选择的循环型人工神经网络，优化的目标是在学习的数学模型响应下，平衡神经网络的规模和准确性。并通过数学模型验证研究中提出的演化算子的有效性。

本研究提出四种算法用于寻找人工神经网络结构，用于行为建模特定的动态过程。采用经过优化选择的循环型人工神经网络，平衡神经网络的规模和准确性，并验证了研究中提出的演化算子的有效性。

人工神经网络 动态过程 建模 循环型神经网络 演化算子 神经网络 行为建模
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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