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采用混料回归设计原理设计试验保护渣组成。以试验为基础，针对常用BP算法的不足采用动量因子与自适应学习速率相结合的BP改进算法建立神经网络保护渣性能预测模型。研究结果表明该模型预测精度高，适用组元多、成分变化范围大；对保护渣的性能预测取得了较好的效果，能为保护渣设计提供理论指导。
BP改进算法神经网络的保护渣性能预测模型
【摘 要】
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采用混料回归设计原理设计试验保护渣组成。以试验为基础，针对常用BP算法的不足采用动量因子与自适应学习速率相结合的BP改进算法建立神经网络保护渣性能预测模型。研究结果表
【机 构】
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北京科技大学材料科学与工程学院,重庆大学材料科学与工程学院
【出 处】
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炼钢
【发表日期】
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2006年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金和上海宝钢集团联合基金资助项目（50274078）
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