[1]项可璐ａ,项璞玉ａ,吴友平ａ,等.基于ＢＰ神经网络的敏感性分析模型在天然橡胶耐磨性分析中的应用[J].合成橡胶工业,2014,1:14-19.

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基于ＢＰ神经网络的敏感性分析模型在天然橡胶耐磨性分析中的应用(PDF)

《合成橡胶工业》[ISSN:1000-1255/CN:62-1036/TQ]

作者:: 项可璐ａ; 项璞玉ａ; 吴友平ａ; ｂ; （北京化工大学ａ．北京市新型高分子材料制备与加工重点实验室；ｂ．有机无机复合材料国家重点实验室，北京１０００２９）

摘要:: 采用主成分分析法将天然橡胶复合材料的８种力学性能降维后作为ＢＰ神经网络的输入向量，耐磨性作为输出向量，得到训练优秀的ＢＰ神经网络。对输入向量进行敏感性分析，得出各主成分对耐磨性影响大小的顺序。对影响最大的主成分所包含的力学性能再一次进行敏感性分析，得到对天然橡胶耐磨性影响最大的力学性能。结果表明，ＢＰ神经网络的预测精度达到９３．１％，说明ＢＰ神经网络适用于橡胶材料耐磨性的预测。敏感度矩阵显示１００％定伸应力对天然橡胶复合材料耐磨性的影响最大。

更新日期/Last Update: 2014-01-15