基于BP改进算法神经网络的保护渣性能预测模型

摘要：

采用混料回归设计原理设计试验保护渣组成。以试验为基础，针对BP算法的不足采用动量因子与自适应学习速率相结合的BP改进算法建立神经网络保护渣性能预测。该模型预测精度高，适用组元多、成分变化范围大，对于保护渣的组分设计和性能研究有一定的指导意义。

关键词： 保护渣 预测模型 BP神经网络

作者: 向嵩 王雨

作者单位: 北京科技大学,北京,100083 重庆大学,重庆,400044

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国金属学会2006连铸保护渣技术讲座及研讨会

会议地点: 重庆

会议语种:中文

页码: 82-85

在线出版日期: 2006-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）