基于径向基函数神经网络的橡胶配方性能预测

• 作者: 于增顺 杨方 高齐圣
• 来源期刊: 橡胶工业
• 学科: 工学
• 关键词: 径向基函数 神经网络 胶料配方
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 335-338
• 分类号: TQ330.6+1
• 字数: 1922字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-890X.2010.06.003

摘要

介绍径向基函数(RBF)神经网络的结构和常用算法.以SBR胶料配方为例,利用RBF神经网络拟合配合剂用量与胶料性能间的非线性关系,以15组样本数据为训练样本进行网络训练,对15组训练样本和1组非训练样本的预测值与实测值进行比较.结果表明,误差在容许范围之内,说明RBF神经网络算法适用于橡胶配方性能预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高齐圣	青岛大学自动化工程学院	106	1308	21.0	31.0
2	于增顺	青岛大学自动化工程学院	2	27	2.0	2.0
3	杨方	青岛大学自动化工程学院	3	41	3.0	3.0