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运用BP(Backpropagation)算法,建立了热镀锌各工艺参数对热镀锌板力学性能影响的数学模型,并与线性回归模型相比较,结果显示,BP算法预测均方根偏差明显比线性回归预测均方根偏差小,表明该神经网络模型用于热镀锌板力学性能预测是可行的,并具有一定的实用性和推广性。
用BP神经网络预测热镀锌板的力学性能
【摘 要】
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运用BP(Backpropagation)算法,建立了热镀锌各工艺参数对热镀锌板力学性能影响的数学模型,并与线性回归模型相比较,结果显示,BP算法预测均方根偏差明显比线性回归预测均方根
【机 构】
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河南科技大学材料科学与工程学院,河南,洛阳,471003
【出 处】
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第五届全国材料与热加工物理模拟及数值模拟学术会议
【发表日期】
：
2006年期
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