四川省教育厅重点项目(2004A110)

作品数：5被引量：5H指数：2
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相关期刊：《稀土》《稀有金属》《电子元件与材料》《材料科学与工程学报》更多>>
相关主题：BP神经网络NDFEB粘结磁体泛化主成分分析磁性能更多>>
相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术电气工程更多>>
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应用支持向量机预测(Nd_2Fe_(14)B/α-Fe)永磁体性能
《材料科学与工程学报》2010年第3期453-457,共5页王向中 查五生 燕顺 储林华 周胜海 
四川省教育厅重点资助项目(2004A110)
为研究合金成分对磁体性能的影响,将支持向量回归机应用于磁性能的预测。在小样本情况下应用MATLAB支持向量机工具箱,建立了磁性能的支持向量回归机模型,将合金成分作为输入变量对磁性能进行预测。选择合适的模型参数,最终建立了拟合误...
关键词：稀土 纳米复相永磁体 支持向量回归机 结构风险 
用Bayesian正则化BP神经网络预测稀土永磁体性能
《电子元件与材料》2009年第8期75-77,85,共4页王向中 查五生 刘锦云 储林华 
四川省教育厅重点资助项目(No.2004A110)
针对一般BP神经网络泛化能力差,在Bayesian正则化BP神经网络的基础上,运用加权检验、"表决网"等方法的思路训练网络,并通过主成分分析方法对输入数据进行降维,建立了磁粉制备工艺(淬速度和晶化退火温度)、合金成分与磁性能之间的BPNN(ba...
关键词：纳米晶复相(Nd2Fe14B/α-Fe)永磁体 主成分分析 BAYESIAN 正则化BP神经网络 泛化 
基于Bayesian正规化BP神经网络的粘结NdFeB永磁体性能预测被引量：2
《稀土》2009年第2期39-42,50,共5页储林华 查五生 刘锦云 刘桂明 周晓庆 张静怡 
四川省教育厅重点项目(2004A110)
基于MATLAB平台和现有的少量实验数据,采用Bayesian正规化法,建立了一个输入为工艺参数、输出为NdFeB永磁体性能参量的BP(Back Propagation)神经网络预测模型,并通过测试样本检验了ANN(Artificial NeuralNetwork)模型的准确性。实验表明...
关键词：Bayesian正规化 BP神经网络 NDFEB粘结磁体 
基于均匀设计和主成分分析的粘结NdFeB永磁体制备工艺优化研究
《稀有金属》2009年第2期191-195,共5页储林华 查五生 刘锦云 王向中 周晓庆 刘桂明 
四川省教育厅重点项目(2004A110)资助
基于粘结NdFeB永磁体制备工艺优化实验,针对普通反向传播神经网络(BPNN)方法在预报建模中普遍存在"过拟合"和泛化能力差的问题,从优化实验方案、减少输入层节点数两个角度,结合均匀设计软件和主成分分析方法,提高训练样本的分布均匀性、...
关键词：均匀设计 主成分分析 BP神经网络 粘结NdFeB永磁体 泛化 
基于BP神经网络的粘结NdFeB永磁体性能预测被引量：4
《材料科学与工程学报》2008年第6期958-962,共5页储林华 查五生 刘锦云 陈德波 
四川省教育厅重点资助项目(2004A110)
本文基于MATLAB平台和现有的少量实验数据,利用神经网络的非线性映射和泛化能力,建立了一个输入为工艺参数、输出为NdFeB永磁体性能参量的BP神经网络模型,并通过检验样本检验了ANN模型的准确性。实验表明:将神经网络技术应用于材料制备...
关键词：BP神经网络 NDFEB粘结磁体 磁性能 
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