程平,张海涛,高岩,李俊锋,王洪艳
Cheng Ping,Zhang Hai-tao,Gao Yan,Li Jun-feng,Wang Hong-yan
摘要: 在MATLAB中的图形用户界面下,用人工神经网络(ANN)对聚丙烯酸酯乳液的硬度、附着力和耐冲击性3种性能进行了预测。选用三层的误差反向传递网络(BP网络),讨论了隐含层节点数,训练目标goal值和传递函数等相关参数对预测结果的影响。在隐含层节点数分别为19、16和20, 传递函数为logsig函数和purelin函数,训练目标值goal为1.0×10-5的条件下,对17个样品进行了预测。结果表明:硬度预测值与实验值相对误差的绝对值的平均值为5.90%,附着力预测准确率为100%,耐冲击性预测准确率为100%。
中图分类号:
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