基于回归和神经网络的NdFeB磁性能融合预测模型

• 作者: 刘颖 李志蜀 胡旺 连利仙
• 来源期刊: 四川大学学报（工程科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 融合预测模型 回归 神经网络 均匀设计 永磁合金
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 材料科学与工程
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3060字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3087.2004.06.015

摘要

为了进一步提高纳米复相NdFeB系永磁合金磁性能预测模型的精度和扩大适用范围,根据组合优化理论对均匀设计试验建立的纳米复相NdFeB系永磁合金磁性能的回归预测模型和神经网络预测模型进行了组合优化,提出了一种融合预测模型.结果表明,融合预测模型的精度最高,神经网络模型次之,而回归模型精度最低.融合模型的最大相对误差为2.2%,可以用于纳米复相NdFeB系永磁合金的成分优化设计.验证实验表明该模型具有很好的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志蜀	四川大学计算机学院	215	2961	28.0	46.0
2	刘颖	四川大学材料科学与工程学院	327	1841	19.0	28.0
3	连利仙	四川大学材料科学与工程学院	39	137	7.0	9.0
4	胡旺	四川大学计算机学院	11	565	6.0	11.0