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采用混料回归设计原理设计试验保护渣组成。以试验为基础，针对BP算法的不足采用动量因子与自适应学习速率相结合的BP改进算法建立神经网络保护渣性能预测。该模型预测精度高，适用组元多、成分变化范围大，对于保护渣的组分设计和性能研究有一定的指导意义。
基于BP改进算法神经网络的保护渣性能预测模型
【摘 要】
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采用混料回归设计原理设计试验保护渣组成。以试验为基础，针对BP算法的不足采用动量因子与自适应学习速率相结合的BP改进算法建立神经网络保护渣性能预测。该模型预测精度高，适
【机 构】
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北京科技大学,北京,100083
【出 处】
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中国金属学会2006连铸保护渣技术讲座及研讨会
【发表日期】
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2006年期
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