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基于人工神经网络模型的铸造涂料性能预测

来源 :铸造技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yinzheng1974

【摘 要】

：

针对铸造涂料的成分与涂料基本性能之间的复杂关系,提出利用人工神经网络对实验数据进行处理,建立实验因素与结果之间的神经网络模型.结果 表明,在误差允许的范围内,构建的BP

【作 者】

：

王佳宇 赵溶 李琪 李日 

【机 构】

：

河北工业大学材料科学与工程学院,天津300401;宁波特种涂料厂,浙江宁波315000

【出 处】

：

铸造技术

【发表日期】

：

2020年10期

【关键词】

：

铸造涂料 BP神经网络 ELM神经网络 

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针对铸造涂料的成分与涂料基本性能之间的复杂关系,提出利用人工神经网络对实验数据进行处理,建立实验因素与结果之间的神经网络模型.结果 表明,在误差允许的范围内,构建的BP神经网络和ELM神经网络都可以实现对铸造涂料性能的预测.程序运行时间主要受神经网络模型的影响,对于悬浮率(2h)和悬浮率(24h),ELM神经网络模型比BP神经网络模型具有较高的预测精度和运行速度.

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