基于BAS-BP神经网络的不确定电路网络电流预测方法  

作　　者：周鹏[1] 蒋方剑[2] 

机构地区：[1]菏泽医学专科学校资产管理处 [2]菏泽医学专科学校现代教育技术科

出　　处：《电子世界》2022年第2期35-37,共3页Electronics World

摘　　要：在人工智能技术不断发展和普及的过程中,机器学习在民用、军事行业中占据的地位越来越高。在开展电路网络分析工作时,依据传统数据处理方式,无法很好的处理尚繁琐的关系、未明确的器件和数据。为了满足不确定电路网络的分析需要,基于BAS-BP神经网络研制出相应的电流预测方法,能够更加高效的落实处理、分析工作,具有分析效果良好的优势。本研究主要论述了BAS-BP神经网络,对基于BAS-BP神经网络的不确定电路网络进行建模,并开展仿真实验研究,通过实验来验证该电流预测方法的可行性,以期弥补传统分析方式的不足,实现对具有不确定器件及繁琐的电力网络进行精确分析。

关 键 词：BP神经网络 人工智能技术 数据处理方式 机器学习 电路网络 BAS 精确分析 电力网络 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]