【摘 要】
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为了提高喷雾干燥制备含能材料的实验效率，采用前馈反向传播神经网络（FFBPNN）、串级正反向传播神经网络（CFBPNN）、埃尔曼正反向传播神经网络（EFBPNN）、递归神经网络（LR）和非线性自回归神经网络（NARX）5种类型的神经网络对含能材料平均粒径进行预测，结果表明LR预测性能最优；并采用Levenberg-Marquardt（L-M）算法、动量梯度下降和自适应学习率算法（GDX）、遗传算法
【基金项目】
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山西省高等学校科技创新项目（No.2020L0327）； 中北大学自然科学研究基金（No.XJJ201923）；
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为了提高喷雾干燥制备含能材料的实验效率，采用前馈反向传播神经网络（FFBPNN）、串级正反向传播神经网络（CFBPNN）、埃尔曼正反向传播神经网络（EFBPNN）、递归神经网络（LR）和非线性自回归神经网络（NARX）5种类型的神经网络对含能材料平均粒径进行预测，结果表明LR预测性能最优；并采用Levenberg-Marquardt（L-M）算法、动量梯度下降和自适应学习率算法（GDX）、遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）4种算法对LR进行优化，结果表明GA-LR的计算精度最高，更适用于对喷雾干燥制备含能材料的平均粒径的预测。
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