【摘 要】
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基于建立的反向传播（back propagation，BP）神经网络焊接接头力学性能预测模型，并综合运用遗传算法（genetic algorithm，GA）来优化BP神经网络连接权的方法，对模型预测性能进行了有效的
【机 构】
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哈尔滨工业大学现代焊接生产技术国家重点实验室,南京航空航天大学材料科学与技术学院
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基于建立的反向传播（back propagation，BP）神经网络焊接接头力学性能预测模型，并综合运用遗传算法（genetic algorithm，GA）来优化BP神经网络连接权的方法，对模型预测性能进行了有效的改进，提高了神经网络模型的预测精度和泛化能力。对模型性能的分析表明，焊接接头力学性能预测模型的预测规律符合已有研究结论，预测误差小于5％。随着样本数据的不断充实，样本覆盖空间的不断扩大，力学性能预测模型的应用范围将不断扩大，其实际应用价值也必将越来越高。
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