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《兵器材料科学与工程》 2012年01期
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人工神经网络在合金铸铁腐蚀深度预测中的应用研究

王玉荣  乌日根  
【摘要】:通过动态和静态质量损失法腐蚀试验获取BP神经网络的样本数据,利用MATLAB的工具箱函数建立用于预测动态和静态腐蚀深度的BP神经网络模型,并对两种腐蚀试验方法的预测误差进行比较研究。结果表明,5×8×10×1BP神经网络可用于合金铸铁在烧碱液中的动态和静态腐蚀深度的预测,且腐蚀试验的样本数据越精确,5×8×10×1BP网络对腐蚀深度的预测误差则越小。
【作者单位】包头职业技术学院人文与艺术设计系;
【分类号】:TG143.9

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
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