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基于用训练算法的微分进化(DE ) 的人工的神经网络(ANN ) ,一条新奇数据采矿途径被建议为在老化进程的参数和 Cu-15Ni-8Sn-0.4Si 合金的机械、电的性质之间的非线性的关系建模。为了改进 ANN 模型,的预兆的精确性, leave-one-out-cross-validation (LOOCV ) 技术被采用自动地决定隐藏的层的神经原的最佳的数字。建议全球优化算法的预报表演与本地优化算法的相比。现在的计算结果与试验性的价值一致,它建议建议进化人工的神经网络算法可行、有效。而且,试验性的结