基于遗传神经网络的AZ91镁合金力学性能预测

摘要：

在合适的参数条件下径向基函数神经网络能够以任意的精度来逼近任意的函数,遗传算法是一种高效的全局寻优的搜索方法.将遗传算法和径向基函数神经网络相结合,建立遗传神经网络,运用到合金设计的性能预测方面.使用简单易行的二进制编码方法,在寻求径向基函数神经网络隐含层神经元最优中心矢量的同时确定其最优个数,通过设定合理的目标函数解决网络函数逼近能力与泛化能力之间的矛盾.试验证明,该方法在合金性能预测方面有较好的效果,能够成为合金设计有力的辅助手段.

关键词：镁合金、性能预测、神经网络、遗传算法、径向基函数

所属期刊栏目：27

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：江苏省重点基金P0251-061

在线出版日期：2006-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：67-70