【摘 要】
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用人工神经网络方法对高合金高强高韧钢的性能优化问题进行了研究．并结合模拟退火算法对ＢＰ算法进行了改进，使得网络结构的选取、动量项系数α及学习率η的确定更加合理，提高了网
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用人工神经网络方法对高合金高强高韧钢的性能优化问题进行了研究．并结合模拟退火算法对ＢＰ算法进行了改进，使得网络结构的选取、动量项系数α及学习率η的确定更加合理，提高了网络的学习效率，改善了预测精度．研究结果可用于高强高韧钢的成分设计及热处理工艺的优化．
The artificial neural network method was used to study the performance optimization of high-alloy high strength and toughness steel. Combined with the simulated annealing algorithm, the BP algorithm is improved, which makes the selection of network structure, the coefficient of α and learning rate η more reasonable, which improves the learning efficiency and improves the prediction accuracy. The results can be used to design the composition of high strength and high toughness steel and optimize the heat treatment process.
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