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萧彧星 , 吴光海 , 孙宁 , 王树宗 , 萧以德
腐蚀学报(英文)
针对设施与装备选材时对金属材料大气腐蚀预测的需求,应用神经网络理论,在改进算法的基础上,建立了一种基于贝叶斯正则化算法的BP神经网络预测模型,探讨了小样本条件下的网络泛化问题,分析了算法对泛化精度的提高能力,并通过Matlab实现了仿真验证.通过对试验数据的测试,证实了改进算法和模型的有效性.
关键词: 碳钢及低合金钢 , BP神经网络 , 贝叶斯正则化 , 大气腐蚀 , 泛化能力