基于BP神经网络的T10A钢针织器材化学镀镍工艺预测

• 作者: 包雨威 朱世根 范金辉 郝国庆
• 来源期刊: 电镀与涂饰
• 学科: 工学
• 关键词: 化学镀镍 反向传播网络 厚度 孔隙率 训练 预测
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 150-154
• 页数: 5页
• 分类号: TQ153.12
• 字数: 3248字
• 语种: 中文

摘要

基于BP(反向传播)神经网络理论,利用MATLAB R2012b软件的人工神经网络工具箱,以实验中得到的25组不同温度、时间、pH、硫酸镍浓度、次磷酸钠浓度、辅助配位剂浓度下的T10A钢针织器材化学镀镍层厚度及孔隙率为样本,对建立的BP神经网络模型进行训练及预测.结果表明,该BP神经网络有较快的学习速度及较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱世根	东华大学机械工程学院教育部纺织装备工程研究中心	173	977	15.0	21.0
2	范金辉	东华大学机械工程学院教育部纺织装备工程研究中心	24	59	5.0	7.0
3	包雨威	东华大学机械工程学院教育部纺织装备工程研究中心	2	3	1.0	1.0
4	郝国庆	东华大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0