RBF神经网络在冲压件毛坯优化设计中的应用

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人工神经网络以其高度的并行处理信息的能力,能够有效地实现从输入到输出的非线性映射,广泛用于难以建立数学模型的非线性系统。本文将径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络引进到冲压件毛坯展开的优化设计当中,并结合MATLAB软件进行编程运算,通过实例证明了该方法的有效性。
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