【摘 要】
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本文采用遗传算法与神经网络相结合的方法构造合理的神经网络模型。采用BP神经网络,将铜合金中各元素的含量作为网络的输入层,将铜合金的性能参数作为输出层,确定合适的样本
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本文采用遗传算法与神经网络相结合的方法构造合理的神经网络模型。采用BP神经网络,将铜合金中各元素的含量作为网络的输入层,将铜合金的性能参数作为输出层,确定合适的样本数、学习步长、传递函数、动量因子、隐层节点的个数及层数等参数,并利用遗传算法训练神经网络各层之间的权值和阈值,从而得到合理的神经网络模型。利用MATLAB语言,实现了稀土铜合金性能预测软件的设计。预测结果表明,电阻率和抗拉强度的实测值与预测值的相对误差均小于0.95% ,硬度的实测值与预测值的相对误差小于1.75% ,网络的拟合效果良好。可以作为设计高强高导铜合金的工具,也可以为其他合金的设计提供有价值的参考依据。
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