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本文首次利用神经网络对Cu-Cr-Zr合金时效温度和时间与硬度和导电率样本集进行学习,采用改进的BP网络算法--Levenberg-Marquardt算法,建立了时效强化工艺BP神经网络模型.预测结果表明:该BP神经网络可以充分挖掘样本蕴含的领域知识,可以对材料性能进行有效预测和分析.
基于人工神经网络的Cu—Cr—Zr合金时效强化性能预测研究
【摘 要】
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本文首次利用神经网络对Cu-Cr-Zr合金时效温度和时间与硬度和导电率样本集进行学习,采用改进的BP网络算法--Levenberg-Marquardt算法,建立了时效强化工艺BP神经网络模型.预测
【机 构】
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西北工业大学,河南科技大学材料学院,西北工业大学
【出 处】
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材料科学与工程学报
【发表日期】
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2003年3期
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