应用回归和神经网络方法预测热轧带钢性能
文献类型：期刊论文
| 作者 | 莫春立,李强,李殿中,冯峰,詹志东 |
| 出版日期 | 2003-10-11 |
| 期号 | 10页码:1110-1114 |
| 关键词 | 热轧带钢 神经网络 回归 |
| 中文摘要 | 针对Q235B热轧带钢性能预测系统,提出一种回归分析和神经网络相结合的方法来预测其力学性能.首先,测量材料最终相的组成与铁素体的晶粒度,应用多重回归分析的方法,建立成分、相体积分数、晶粒尺寸与抗拉强度、屈服强度、延伸率的对应关系.另一方面,采用BP神经网络方法,结合相变动力学模型的计算数据,通过大量数据的自学习训练,完成神经网络模型对抗拉强度、屈服强度、延伸率的预测.预测结果表明,应用神经网络和回归分析方法,具有较高的预测精度. |
| 公开日期 | 2012-04-12 |
| 源URL | [http://ir.imr.ac.cn/handle/321006/25977]  |
| 专题 | 金属研究所_中国科学院金属研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 莫春立,李强,李殿中,冯峰,詹志东. 应用回归和神经网络方法预测热轧带钢性能[J],2003(10):1110-1114. |
| APA | 莫春立,李强,李殿中,冯峰,詹志东.(2003).应用回归和神经网络方法预测热轧带钢性能.(10),1110-1114. |
| MLA | 莫春立,李强,李殿中,冯峰,詹志东."应用回归和神经网络方法预测热轧带钢性能"..10(2003):1110-1114. |
入库方式： OAI收割
来源：金属研究所
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