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摘要:
利用GRNN神经网络的方法建立了优质碳素结构钢的变形抗力预测模型,并通过实测数据验证了该方法的有效性.
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RBF神经网络
变形抗力
预测
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于广义回归网络的金属变形抗力预测
来源期刊 矿山机械 学科
关键词 GRNN神经网络 金属变形抗力 预测
年,卷(期) 2006,(10) 所属期刊栏目 通用
研究方向 页码范围 103-105
页数 3页 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩丽丽 14 55 5.0 7.0
2 孟令启 78 354 11.0 16.0
3 张洛明 29 100 6.0 8.0
4 马金亮 11 46 5.0 6.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (10)
共引文献  (36)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1995(4)
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1996(3)
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1997(1)
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1998(2)
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1999(2)
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2001(2)
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2002(1)
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2006(0)
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  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
GRNN神经网络
金属变形抗力
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
矿山机械
月刊
1001-3954
41-1138/TD
大16开
河南省洛阳市涧西区重庆路
36-21
1973
chi
出版文献量(篇)
14091
总下载数(次)
26
总被引数(次)
36664
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导