人工神经网络在合金铸铁腐蚀深度预测中的应用研究
来源期刊：兵器材料科学与工程2012年第1期
论文作者：王玉荣 乌日根
文章页码：43 - 45
关键词：BP神经网络;合金铸铁;腐蚀深度;烧碱;预测误差;
摘 要：通过动态和静态质量损失法腐蚀试验获取BP神经网络的样本数据,利用MATLAB的工具箱函数建立用于预测动态和静态腐蚀深度的BP神经网络模型,并对两种腐蚀试验方法的预测误差进行比较研究。结果表明,5×8×10×1BP神经网络可用于合金铸铁在烧碱液中的动态和静态腐蚀深度的预测,且腐蚀试验的样本数据越精确,5×8×10×1BP网络对腐蚀深度的预测误差则越小。
王玉荣，乌日根
包头职业技术学院人文与艺术设计系
摘 要：通过动态和静态质量损失法腐蚀试验获取BP神经网络的样本数据,利用MATLAB的工具箱函数建立用于预测动态和静态腐蚀深度的BP神经网络模型,并对两种腐蚀试验方法的预测误差进行比较研究。结果表明,5×8×10×1BP神经网络可用于合金铸铁在烧碱液中的动态和静态腐蚀深度的预测,且腐蚀试验的样本数据越精确,5×8×10×1BP网络对腐蚀深度的预测误差则越小。
关键词：BP神经网络;合金铸铁;腐蚀深度;烧碱;预测误差;
