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基于径向基函数网络的微合金钢流变应力的预测被引量：6: 2001年; 本文建立了预报微合金钢热变形中流变应力的径向基函数网络模型。与通常的BP函数网络模型进行了对比 ,并与实测结果进行校核。结果表明 ,对于本文研究的问题 ,径向基函数网络避免了BP网络的局部极小及收敛速度慢等缺点 ,在精度。; 刘芳李海涛邓樱牛济泰; 关键词：径向基人工神经网络流变应力微合金钢

基于人工神经网络的微合金钢热轧奥氏体晶粒尺寸模型的研究被引量：25: 1999年; 基于人工神经网络原理，对微合金钢热轧控制参数的选取进行了研究．利用Gleeble－1500热力模拟机提取了轧制温度、应变量、应变速率和相应的应力应变曲线，并通过显微组织观察获取了实验后样品断面的奥氏体晶粒尺寸．通过归一化把实验所得数据进行处理．采用BP算法训练网络，对热轧控制参数（轧制温度、应变量、应变速率）和奥氏体晶粒尺寸之间的映射关系进行了函数逼近，建立了奥氏体晶粒尺寸神经网络模型．根据网络估测的结果可定量地进行热轧控制质量预报．; 牛济泰孙雷剑李海涛翟瑾潘樊程李鑫; 关键词：热轧微合金钢奥氏体人工神经网络 BP算法

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李海涛