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建立人工神经网络,并利用4个实海暴露站点8年累积的腐蚀数据对其进行训练.在训练成功以后,应用其对合金的16年腐蚀行为进行预测.预测结果与实际结果的误差在20%以内,远比传统的函数回归方法小.尤其对于规律性差,无法成功进行函数回归的腐蚀数据,应用人工神经网络预测却能得到较为准确的结果.
应用人工神经网络预测有色金属海水腐蚀的长期行为
【摘 要】
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建立人工神经网络,并利用4个实海暴露站点8年累积的腐蚀数据对其进行训练.在训练成功以后,应用其对合金的16年腐蚀行为进行预测.预测结果与实际结果的误差在20%以内,远比传统
【机 构】
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北京有色金属研究总院
【出 处】
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中国腐蚀与防护学报
【发表日期】
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2004年1期
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