【摘 要】
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为了有效地控制激光熔覆层质量，采用反向传播（BP）算法建立了激光熔覆层质量（熔覆层宽度、熔覆层深度和稀释率）随激光功率、光斑直径和扫描速度变化的进化神经网络预测模型。针对BP
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为了有效地控制激光熔覆层质量，采用反向传播（BP）算法建立了激光熔覆层质量（熔覆层宽度、熔覆层深度和稀释率）随激光功率、光斑直径和扫描速度变化的进化神经网络预测模型。针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷，采用遗传算法训练BP神经网络，取代了一些传统的学习算法，设计了基于进化神经网络的学习算法。经过理论分析和实验验证，在神经网络的输出端得到期望的线性输出，并在训练样本之外，选取了5组工艺参数检验神经网络模型的可靠性，预测结果与相应的实验结果的最大相对误差为2．14％。结果表明
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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