基于神经网络的中厚板凸度预报
来源期刊：有色金属2007年第2期
论文作者：姚晓兰 王冬菊
关键词：金属材料; 中厚板凸度预报; BP改进算法; 神经网络;
摘 要：应用改进BP神经网络建立中厚板凸度预报的三层神经网络预报模型,用自适应学习速率法和附加动量法两种改进BP算法结合起来训练神经网络模型.试验仿真结果表明,该模型对测试数据预报结果均在3%之内,精度高,训练速度较快,具有很好的实用性.
姚晓兰1，王冬菊2
(1.北京理工大学,信息科学技术学院,北京,100081;
2.安徽师范大学,电子系,安徽芜湖,241000)
摘要:应用改进BP神经网络建立中厚板凸度预报的三层神经网络预报模型,用自适应学习速率法和附加动量法两种改进BP算法结合起来训练神经网络模型.试验仿真结果表明,该模型对测试数据预报结果均在3%之内,精度高,训练速度较快,具有很好的实用性.
关键词:金属材料; 中厚板凸度预报; BP改进算法; 神经网络;
【全文内容正在添加中】
