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摘要:
采用Matlab的人工神经网络工具箱建立BP人工神经元网络,预测SCM822H齿轮钢的性能.选择10×12×3网络结构及基于Levenberg-Marquardt 优化算法和改进的误差函数的训练函数trainbr,BP网络对SCM822H齿轮钢的性能进行快速训练的同时,使网络的泛性得到提高.最后对网络性能进行回归分析,证明了网络设计的合理性.使用训练好的网络对SCM822H齿轮钢力学性能及淬透性进行预测,预测结果表明,网络具有较高的预测精度,可在实际生产和科学研究中进行应用.
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文献信息
篇名 基于Matlab的SCM822H齿轮钢性能预测
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 Matlab BP人工神经元网络 SCM822H齿轮钢 性能预测
年,卷(期) 2009,(3) 所属期刊栏目 应用技术与研究
研究方向 页码范围 199-201
页数 3页 分类号 TP3
字数 2886字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2009.03.070
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 姜茂发 东北大学材料冶金学院 301 2168 23.0 31.0
2 薛向欣 东北大学材料冶金学院 336 3113 24.0 40.0
3 井元伟 东北大学信息科学与工程学院 274 2171 20.0 31.0
4 左秀荣 东北大学信息科学与工程学院 10 18 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
Matlab
BP人工神经元网络
SCM822H齿轮钢
性能预测
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
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