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基于RBF型人工神经网络的碳/陶瓷复合材料的化学成分对硬度的耦合影响分析: 收藏
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引用; 《材料导报》2015年第12期29卷 153-157页; 作者：刘雅芳董万鹏由伟饶轮上海工程技术大学材料工程学院上海201600 华北科技学院机电工程系廊坊065201; 用RBF型人工神经网络研究了碳/陶瓷复合材料的化学成分对其硬度的影响。首先设计了RBF型神经网络模型,用"舍一法"进行了训练,使模型具有满意的预测性能。随后分析了化学组分对硬度的影响,包括单因素影响和双因素耦合影响。结...; 用RBF型人工神经网络研究了碳/陶瓷复合材料的化学成分对其硬度的影响。首先设计了RBF型神经网络模型,用"舍一法"进行了训练,使模型具有满意的预测性能。随后分析了化学组分对硬度的影响,包括单因素影响和双因素耦合影响。结果表明:材料的两种组分同时变化时,对硬度的影响更加复杂,呈现典型的非线性特征。; 来源：详细信息评论

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