基于径向基函数神经网络的橡胶配方性能预测

摘要：

介绍径向基函数(RBF)神经网络的结构和常用算法.以SBR胶料配方为例,利用RBF神经网络拟合配合剂用量与胶料性能间的非线性关系,以15组样本数据为训练样本进行网络训练,对15组训练样本和1组非训练样本的预测值与实测值进行比较.结果表明,误差在容许范围之内,说明RBF神经网络算法适用于橡胶配方性能预测.

关键词：径向基函数、神经网络、胶料配方

所属期刊栏目：57

分类号：TQ330.6+1

资助基金：国家自然科学基金资助项目70571041

在线出版日期：2010-09-28（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：335-338