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焊條熔敷金屬抗拉強度預報神經網絡模型——基于人工神經網絡原理，以酸性焊條配方為研究對象，在生產數據支持的基礎上，建立了反映焊條配方與熔敷金屬抗拉強度之間映射關系的神經網絡模型。采用BP算法訓練網絡。研究結果表明，該模型預測的結果同生產實際值之間...
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針對金屬填料蒸發型空調系統內部傳熱傳質過程的復雜性,利用人工神經網絡的非線性映射功能、學習功能和記憶功能,通過對數據樣本的學習,建立起描述金屬填料蒸發型空調系統性能與其影響因素間關系的神經網絡模型,再根據此模型來預測影響因素變化引起的蒸發型空調系統性能變化。利用試驗數據對網絡模型進行訓練和驗證,檢驗模型預測的準確性。結果表明:網絡模型輸出結果與實驗數據比較吻合,相對誤差大多在6%以內,證實該網絡模型對金屬填料蒸發型空調系統性能預測的可行性。
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