【摘 要】
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利用BP神经网络建立了汽车用铝合金锻造性能的网络模型,并以24组试验数据为训练样本,以剩余6组作为验证样本,对模型进行了训练和预测结果验证.结果 表明,该模型输出的抗拉强度和磨损体积的相对平均训练误差分别为3.89％和4.04％,相对平均预测误差分别为3.86％和3.67％.该模型预测误差小,预测精度高.
【机 构】
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长江职业学院,湖北武汉430074;华中科技大学计算机科学与技术学院信息安全研究所,湖北武汉430074
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利用BP神经网络建立了汽车用铝合金锻造性能的网络模型,并以24组试验数据为训练样本,以剩余6组作为验证样本,对模型进行了训练和预测结果验证.结果 表明,该模型输出的抗拉强度和磨损体积的相对平均训练误差分别为3.89％和4.04％,相对平均预测误差分别为3.86％和3.67％.该模型预测误差小,预测精度高.
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