提高BP人工神经网络热处理工艺及材料性能预测模型的泛化能力研究

• 作者: 吴良
• 来源期刊: 金属热处理
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 预测模型 热处理 泛化能力
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 分类号: TB115
• 字数: 2011字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-6051.2003.05.014

摘要

结合他人及作者对人工神经网络预测模型进行的研究,从网络训练用数据组的数量和质量、网络的隐单元结构的优化以及网络的训练等3个方面,讨论了如何提高BP人神经网络热处理工艺及材料性能预测模型的泛化能力.认为增加网络训练用数据组的数量、提高训练用数据的质量、优化网络隐单元的结构及选取合适的训练时间将有助于提高热处理工艺及材料性能预测模型的泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴良	东华大学机械工程学院	34	329	10.0	17.0