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基于RBF神经网络的镍基TiN纳米复合镀层显微硬度的预测研究

刘新功  吴蒙华  王元刚  王邦国  
【摘要】:针对神经网络在预测复合镀层性能方面的应用及传统BP神经网络存在缺陷的情况,通过对RBF神经网络基本原理和特点的研究,建立了利用RBF神经网络对Ni-TiN纳米复合镀层显微硬度进行预测的模型,通过实验数据验证了所建立的RBF神经网络模型具有很高的精确度,其最小相对误差可达0.62%,且建立的预测模型具有优化工艺参数的功能,对预测复合镀层的其它性能具有指导意义。

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