【摘 要】
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选取EPDM配方中的物料的用量作为输入，以硫化胶的基本性能作为输出，通过正交实验取得的16组实验数据作为样本数据，并以其中1～13组数据为训练集，14～16组数据为测试集，建立四种人工神
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目（ZR2014EMM018）
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选取EPDM配方中的物料的用量作为输入，以硫化胶的基本性能作为输出，通过正交实验取得的16组实验数据作为样本数据，并以其中1～13组数据为训练集，14～16组数据为测试集，建立四种人工神经网络预测模型。通过对比不同模型预测的均方误差、最大误差、最小误差和平均误差来判断神经网络的表现。结果表明：BP神经网络表现最好，对拉伸强度、拉断伸长率和撕裂强度的预测精度都较高，其次是EL-MAN和RBF神经网络，对拉断伸长率和撕裂强度有很高的预测精度，而GRNN神经网络容易发生过拟合，不适用于胶料配方性能的预测。
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