基于BP神经网络的模塑封材料疲劳寿命预测

• 作者: 易福熙 杨道国 蔡苗 钟礼君
• 来源期刊: 电子元件与材料
• 学科: 工学
• 关键词: 电子技术 反向传播神经网络 疲劳寿命 主成分分析 模塑封材料
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 可靠性
• 页码范围: 64-67
• 页数: 4页
• 分类号: TQ323.5
• 字数: 2724字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2028.2008.03.020

摘要

根据模塑封材料(EMC)疲劳实验,针对BP神经网络[反向传播神经网络(BPNN)]拟合误差与预测误差关系不稳定的应用问题,结合主成分分析法,"主动"改善网络结构,建立了基于BP神经网络的EMC材料疲劳寿命预测模型,进行了分析,并与一般的BP神经网络模型作了比较.结果表明,该方法得到的BP神经网络经过训练后能稳定表征EMC材料的各种参数与疲劳寿命间的内在关系.当网络拓扑结构为2-4-1时,预测结果稳定,预测误差平方和(SSE)为0.562 3～0.027 1,拟合误差(MSE)为0.090 6～0.027 8,具有实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡苗	桂林电子科技大学机电工程学院	20	50	4.0	6.0
2	杨道国	桂林电子科技大学机电工程学院	53	221	9.0	12.0
3	钟礼君	桂林电子科技大学机电工程学院	5	25	3.0	5.0
4	易福熙	桂林电子科技大学机电工程学院	3	12	3.0	3.0