【摘 要】
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该文从橡胶中碳黑分散度的质量智能评级模型的建立、实现和模型分析三个方面对碳黑分散度的智能评级的数学模型进行讨论.在模型的建立部分,提出采用子样转化法将特征指标的样
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该文从橡胶中碳黑分散度的质量智能评级模型的建立、实现和模型分析三个方面对碳黑分散度的智能评级的数学模型进行讨论.在模型的建立部分,提出采用子样转化法将特征指标的样本数据由连续型转化为离散型数据,再应用粗糙集理论对特征指标进行约简,并评估约简集的有效性;最后采用了批处理半恢复自适应的学习系数调整算法的三层BP网（基于BP算法的三层前馈神经网络）建立了碳黑分散度的评级规则.分别使用了训练样本与检验样本分析模型的评级结果,其明显不一致率分别为13.8﹪和18﹪,效果比较理想.该文使用Visual C＋＋实现模型的软件系统,该系统运行稳定.该模型首次为碳黑分散度的质量评级方法增加了“自学习”的能力,对于一批新样本,模型可以智能地调整评级规则,使模型更加适合在实际的橡胶工业质量监控中应用.
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