欢迎登录材料期刊网

材料期刊网

高级检索

试图利用神经网络能快速、准确地拟合非线性函数的特点,使用大量不同种类汽车涂料自然老化试验的色差数据进行建模.其意义在于如果能够建立一套汽车涂料自然老化试验中色差变化的预测模型,那么就可以在试验中期利用已测定数据对后期变化情况进行预测,提前获知该产品可能的耐老化性能,为汽车涂料产品的开发设计提供重要的指导性建议.

参考文献

[1] 侯长林.车身外饰塑料件与车身涂层色差的改善和控制[J].现代涂料与涂装,2010(08):41-43,48.
[2] Sadeqi, I.;Zarghami, R..Some applications of BP-theorem in approximation theory[J].Analysis in theory and applications,20113(3):220-223.
[3] Sun G.;Hoff SJ;Zelle BC;Nelson MA.Development and comparison of backpropagation and generalized regression neural network models to predict diurnal and seasonal gas and PM10 concentrations and emissions from swine buildings.[J].Transactions of the ASABE,20082(2):685-694.
[4] 师洪涛;杨静玲;丁茂生;王金梅.基于小波-BP神经网络的短期风电功率预测方法[J].电力系统自动化,2011(16):44-48.
[5] Specht D.F..A general regression neural network[J].IEEE Transactions on Neural Networks,19916(6):568-576.
上一张 下一张
上一张 下一张
计量
  • 下载量()
  • 访问量()
文章评分
  • 您的评分:
  • 1
    0%
  • 2
    0%
  • 3
    0%
  • 4
    0%
  • 5
    0%