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ANN在金属材料组织预测中的应用和比较
曲周德; 张士宏; 王忠堂; 李殿中
2004-11-01
Conference Name2004年中国材料研讨会
Source Publication2004年材料科学与工程新进展论文集
Conference Date2004-11-01
Conference Place北京
Publication Place北京
Publisher冶金工业出版社
Abstract本文对RBF(Radial Basis Function Network),MLP(Multi-Layer Perceptron Network),LM(Levenberg-Marquardt算法)等神经网络工作原理作了介绍,对微合金钢的力学性能、各相的分数和铁素体的晶粒尺寸之间的关系进行了研究,认为可以利用人工神经元方法分析微合金钢性能、组织成分及铁素体晶粒尺寸之间关系,利用试验数据通过多次计算机试验,并比较神经网络训练实验数据,预测结果的精度,比较结果表明,LM神经网络方法是用于组织性能预报的有效方法之一.
description.department中国科学院金属研究所(沈阳);太原科技大学(太原);中国科学院金属研究所(沈阳);
Keyword钢材性能 性能预测 人工神经元 多层感知器
Funding Organization中国材料研究学会
Language中文
Document Type会议论文
Identifierhttp://ir.imr.ac.cn/handle/321006/70312
Collection中国科学院金属研究所
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GB/T 7714
曲周德,张士宏,王忠堂,等. ANN在金属材料组织预测中的应用和比较[C]. 北京:冶金工业出版社,2004.
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