应用BP神经网络研究水滑石/聚合物纳米复合材料的制备工艺

被引：1

作者：

罗强 ^{[1
]}

任庆利 ^{[2
]}

罗莉 ^{[3
]}

机构：

[1] 第二炮兵工程学院

[2] 西安电子科技大学技术物理学院

[3] 国防科技大学计算机学院

来源：

稀有金属材料与工程 | 2007年 / S2期

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TB383.1 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 070205 ; 080501 ; 1406 ;

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。

引用

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