应用BP神经网络研究水滑石/聚合物
来源期刊：稀有金属材料与工程2007年增刊第2期
论文作者：任庆利 罗莉 罗强
关键词：镁铝水滑石; 纳米复合材料; 拉伸强度; 反向传播; 神经网络;
摘 要：采用共混法制备镁铝水滑石/聚合物复合材料.选用BP神经网络建模,输入输出神经元分别由制备时工艺参数和预测指标来确定.为了减小振荡、加快网络收敛速度,修改权值的附加项引用模拟退火法、根据代价函数调整学习速率梯度、采用隐含层结点之间相关性来合并结点、用分散度消除多余结点等措施,获得适当大的隐含层结点数.仿真结果表明:使用改进的BP神经网络模型,可以有效地进行此复合材料的性能预测.
任庆利1，罗莉2，罗强3
(1.西安电子科技大学技术物理学院,陕西,西安,710071;
2.国防科技大学计算机学院,湖南,长沙,430071;
3.第二炮兵工程学院,陕西,西安,710025)
摘要:采用共混法制备镁铝水滑石/聚合物复合材料.选用BP神经网络建模,输入输出神经元分别由制备时工艺参数和预测指标来确定.为了减小振荡、加快网络收敛速度,修改权值的附加项引用模拟退火法、根据代价函数调整学习速率梯度、采用隐含层结点之间相关性来合并结点、用分散度消除多余结点等措施,获得适当大的隐含层结点数.仿真结果表明:使用改进的BP神经网络模型,可以有效地进行此复合材料的性能预测.
关键词:镁铝水滑石; 纳米复合材料; 拉伸强度; 反向传播; 神经网络;
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