基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的稀土銅合金性能預測.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文采用遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的方法構造合理的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡，將銅合金中各元素的含量作為網(wǎng)絡的輸入層，將銅合金的性能參數(shù)作為輸出層，確定合適的樣本數(shù)、學習步長、傳遞函數(shù)、動量因子、隱層節(jié)點的個數(shù)及層數(shù)等參數(shù)，并利用遺傳算法訓練神經(jīng)網(wǎng)絡各層之間的權值和閾值，從而得到合理的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。利用MATLAB語言，實現(xiàn)了稀土銅合金性能預測軟件的設計。預測結果表明，電阻率和抗拉強度的實測值與預測值的相對誤差均小于0.95％，硬度的

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