基于回归和神经网络的NdFeB磁性能融合预测模型

摘要：

为了进一步提高纳米复相NdFeB系永磁合金磁性能预测模型的精度和扩大适用范围,根据组合优化理论对均匀设计试验建立的纳米复相NdFeB系永磁合金磁性能的回归预测模型和神经网络预测模型进行了组合优化,提出了一种融合预测模型.结果表明,融合预测模型的精度最高,神经网络模型次之,而回归模型精度最低.融合模型的最大相对误差为2.2%,可以用于纳米复相NdFeB系永磁合金的成分优化设计.验证实验表明该模型具有很好的适应性.

关键词：融合预测模型、回归、神经网络、均匀设计、永磁合金

所属期刊栏目：36

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2001AA324030

在线出版日期：2004-12-23（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：66-69