人工神經網絡方法在Osprey過程中的應用

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人工神經網絡方法在Osprey過程中的應用

傅曉偉, 張濟山, 孫祖慶

文章導航 > 工程科學學報 > 1997 > 19(1): 59-62

傅曉偉, 張濟山, 孫祖慶. 人工神經網絡方法在Osprey過程中的應用[J]. 工程科學學報, 1997, 19(1): 59-62. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.01.012

引用本文:

傅曉偉, 張濟山, 孫祖慶. 人工神經網絡方法在Osprey過程中的應用[J]. 工程科學學報, 1997, 19(1): 59-62. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.01.012

Fu Xiaowei, Zhang Jishan, Sun Zuqing. Application of Artificial Neural Networks in Osprey Process[J]. Chinese Journal of Engineering, 1997, 19(1): 59-62. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.01.012

Citation:

Fu Xiaowei, Zhang Jishan, Sun Zuqing. Application of Artificial Neural Networks in Osprey Process[J]. Chinese Journal of Engineering, 1997, 19(1): 59-62. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.01.012

傅曉偉, 張濟山, 孫祖慶. 人工神經網絡方法在Osprey過程中的應用[J]. 工程科學學報, 1997, 19(1): 59-62. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.01.012

引用本文:

傅曉偉, 張濟山, 孫祖慶. 人工神經網絡方法在Osprey過程中的應用[J]. 工程科學學報, 1997, 19(1): 59-62. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.01.012

Fu Xiaowei, Zhang Jishan, Sun Zuqing. Application of Artificial Neural Networks in Osprey Process[J]. Chinese Journal of Engineering, 1997, 19(1): 59-62. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.01.012

Citation:

Fu Xiaowei, Zhang Jishan, Sun Zuqing. Application of Artificial Neural Networks in Osprey Process[J]. Chinese Journal of Engineering, 1997, 19(1): 59-62. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.01.012

人工神經網絡方法在Osprey過程中的應用

doi: 10.13374/j.issn1001-053x.1997.01.012

北京科技大學新金屬材料國家重點實驗室, 北京 100083

基金項目:

國家自然科學基金

作者簡介:
傅曉偉男 24歲博士

中圖分類號: TG394
計量
- 文章訪問數: 218
- HTML全文瀏覽量: 80
- PDF下載量: 6
- 被引次數: 0
出版歷程
- 收稿日期: 1996-09-19
- 網絡出版日期: 2021-08-27

Application of Artificial Neural Networks in Osprey Process

State Key Laboratory of Advanced Metals and Materials, UST Beijing, Beijing 100083, China

摘要: 以BP反傳理論為基礎,建立了對Osprey過程的前向多層神經網絡,并對其進行測試.利用這一方法研究了Osprey過程中部分參數對孔隙度的影響.結果證明該網絡較好地實現了學習和預測.
- 神經網絡 /
- Osprey /
- 孔隙度
Abstract: Artificial neural networks for the Osprey process based on back-propagation are established and some tests are conducted. The relationship between the processing parameters and the outputs are simulated with the networks. It is shown that neural networks are successfully used to pridict porosity values of the process.
- neural networks /
- Osprey /
- porosity values

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