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利用神经网络对Cu-Cr-Zr合金时效温度、时间与硬度和电导率样本集进行学习,采用改进的BP网络算法--Levenberg-Marquardt算法,建立了时效强化工艺BP神经网络模型.预测结果表明:该BP神经网络可以充分挖掘样本蕴含的领域知识,可以对材料性能进行有效预测和分析.
基于人工神经网络的铜合金时效性能研究
【摘 要】
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利用神经网络对Cu-Cr-Zr合金时效温度、时间与硬度和电导率样本集进行学习,采用改进的BP网络算法--Levenberg-Marquardt算法,建立了时效强化工艺BP神经网络模型.预测结果表明
【机 构】
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西北工业大学,河南科技大学
【出 处】
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特种铸造及有色合金
【发表日期】
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2003年5期
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