马应斌
,
张莉
合成材料老化与应用
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.
关键词:
广义回归神经网络
,
汽车涂料
,
色差
,
老化
张文佳
,
赵志曼
,
全思臣
,
朱伟明
,
姚毅惠
,
郜峰
硅酸盐通报
本文利用工业废弃物磷石膏制备β型磷建筑石膏,并确定了影响β型磷建筑石膏强度的因素及特点,在此基础上,建立了β型磷建筑石膏强度预测的广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)模型,利用实验室中制备β型磷建筑石膏的15组统计数据作为学习样本,通过网络拟合训练和预测分析,得到了较高精度的预测结果,证明了GRNN的非线性映射能力、容错性和自学习性用于β型磷建筑石膏强度预测是非常有效的,避免了大量盲目的配比试验及资源浪费,提高了实验水平和效率.
关键词:
β型磷建筑石膏
,
广义回归神经网络
,
强度预测
