基于神经网络对Fe-V(Nb)-C系碳饱和溶解度非线性拟合分析

• 作者: 王启平 陈二保
• 来源期刊: 安徽工业大学学报（自然科学版）
• 关键词: Fe-V(Nb)-C系 碳溶解度 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 页码范围: 284-287
• 页数: 4页
• 分类号: TF762.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7872.2002.04.007

摘要

应用单输入、输出单元的BP人工神经网络模型算法,对在1450℃实验测得的Fe-V(Nb)-C系中碳的饱和溶解度热力学数据进行非线性拟合分析.其拟合误差检验精度比文献[1]线性回归精度更高、更能体现出实验数据的原始变化规律及排除偶然因素的干扰.该方法可供金属熔体热力学性质研究时参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王启平	安徽工业大学机械工程学院	17	110	6.0	10.0
2	陈二保	安徽工业大学冶金与材料学院	23	33	3.0	4.0