论文摘要
将正交试验与BP神经网络相结合,建立了能够表征电流密度、温度、超声波功率及镀液中SiO2微粒的质量浓度与Ni-Co/SiO2复合镀层显微硬度之间关系的BP神经网络模型。采用附加动量法对模型算法进行优化,并将正交试验获得的数据作为样本,分别利用常规BP神经网络模型和优化后的BP神经网络模型进行预测。结果表明:优化后的BP神经网络模型的计算效率不及常规神经网络模型的计算效率,但将其用于预测Ni-Co/SiO2复合镀层的显微硬度具有较强的可行性和较高的准确度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 任俊军
关键词: 神经网络模型,预测,显微硬度,复合镀层
来源: 电镀与环保 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 无机化工,电力工业,自动化技术
单位: 郑州商学院信息与机电工程学院
分类号: TQ153;TP183
页码: 26-28
总页数: 3
文件大小: 224K
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