基于BP神经网络的T10A钢针织器材化学镀镍工艺预测

包雨威; 范金辉; 郝国庆; 朱世根

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基于BP神经网络的T10A钢针织器材化学镀镍工艺预测

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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.

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来源
《电镀与涂饰》 |2014年第4期|150-154|共5页
作者
包雨威; 范金辉; 郝国庆; 朱世根;
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作者单位

东华大学机械工程学院教育部纺织装备工程研究中心,上海201620;

东华大学机械工程学院教育部纺织装备工程研究中心,上海201620;

东华大学计算机科学与技术学院,上海201620;

东华大学机械工程学院教育部纺织装备工程研究中心,上海201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TQ153.12;
关键词
化学镀镍; 反向传播网络; 厚度; 孔隙率; 训练; 预测;

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