塑料化学镀镀速的ANN预测
ANN in Forecasting Chemical Plating Rate on Surface of Plastics作者机构：华南理工大学聚合物新型成型装备国家工程研究中心广东广州510640
出 版 物：《塑料》 (Plastics)
年 卷 期：2011年第40卷第2期
页 面：98-101页
学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 081304[工学-建筑技术科学] 0802[工学-机械工程] 0813[工学-建筑学] 080201[工学-机械制造及其自动化]
摘 要：基于人工神经网络理论,利用MATLAB7.1的人工神经网络工具箱,以实验中测量的54组不同pH、温度、镍盐(NiSO4.6H2O)浓度、还原剂(NaH2PO2.H2O)浓度下的塑料化学镀镀速为样本,对建立的BP神经网络模型进行训练进而应用于预测。结果表明:该BP神经网络不仅具有较快的学习速度和较高的预测精度,而且对于酸性镀液和碱性镀液都适用。
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