基于Bayesian正规化BP神经网络的粘结NdFeB永磁体性能预测
来源期刊：稀土2009年第2期
论文作者：张静怡 查五生 周晓庆 刘桂明 刘锦云 储林华
关键词：Bayesian正规化; BP神经网络; NdFeB粘结磁体;
摘 要：基于MATLAB平台和现有的少量实验数据,采用Bayesian正规化法,建立了一个输入为工艺参数、输出为NdFeB永磁体性能参量的BP(Back Propagation)神经网络预测模型,并通过测试样本检验了ANN(Artificial Neural Network)模型的准确性.实验表明,建立的Bayesian正规化BP神经网络模型不仅能准确地拟合训练值,而且能很好地预测未知样本,将该模型应用于材料制备工艺设计,可以明显缩短实验周期,提高工艺设计效率,对实际的研究工作具有一定的指导意义和应用价值.
张静怡1，查五生1，周晓庆1，刘桂明1，刘锦云1，储林华1
(1.西华大学,材料科学与工程学院,四川,成都,610039)
摘要:基于MATLAB平台和现有的少量实验数据,采用Bayesian正规化法,建立了一个输入为工艺参数、输出为NdFeB永磁体性能参量的BP(Back Propagation)神经网络预测模型,并通过测试样本检验了ANN(Artificial Neural Network)模型的准确性.实验表明,建立的Bayesian正规化BP神经网络模型不仅能准确地拟合训练值,而且能很好地预测未知样本,将该模型应用于材料制备工艺设计,可以明显缩短实验周期,提高工艺设计效率,对实际的研究工作具有一定的指导意义和应用价值.
关键词:Bayesian正规化; BP神经网络; NdFeB粘结磁体;
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