基于人工神经网络和硬度的钢的成分反向设计

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人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。本文将人工神经网络应用与钢成分的反向设计相结合,进行新产品的辅助合金设计。与其他方法相比,它具有预测精度高、成本低等优点,可达到较好的效果。 Artificial Neural Networks (Artificial Neural Networks, abbreviated as ANNs) is an algorithm mathematical model that simulates the behavior characteristics of animal neural networks and performs distributed parallel information processing. In this paper, the application of artificial neural network and the reverse design of steel components combined to carry out new product design of the auxiliary alloy. Compared with other methods, it has the advantages of high prediction accuracy and low cost, which can achieve better results.
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