【摘 要】
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运用人工神经网络技术建立一个结构为4×9×1型的BP神经网络模型,用该模型对Ni-Al2O3复合涂层中Al2O3复合量进行预测研究,并用XRD衍射仪和原子力显微镜（AFM）对Ni-Al2O3
【机 构】
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四川农业大学信息工程学院,四川工商职业技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（51474072）
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运用人工神经网络技术建立一个结构为4×9×1型的BP神经网络模型,用该模型对Ni-Al2O3复合涂层中Al2O3复合量进行预测研究,并用XRD衍射仪和原子力显微镜（AFM）对Ni-Al2O3复合涂层的Al2O3复合量和立体形貌进行分析。结果表明,当隐含层数为9个时,BP神经网络的均方根误差最小（1.13%）,BP神经网络的拟合相似度R=0.99937,这表明BP神经网络模型能够较好的预测涂层Al2O3复合量。当占空比60%、阴极电流密度4A/dm^2、p H值4、镀液温度55℃时,Ni
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