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本发明公开了一种人工神经网络钢的淬透性预测方法及其预测模型建立方法,属于钢铁淬透性计算技术领域。本发明包括以下步骤:对试样进行淬透性测试;数据库的建立;神经网络模型的建立及初始设置;神经网络模型训练;测试集仿真;求解相对误差矩阵;以相对误差矩阵中的最大值Rmax小于允许的最大误差δmax为条件重设权重和隐层神经元个数。本发明将最大相对误差应用于控制人工神经网络的训练和挑选合适的网络,并采用循环算法逐步增加神经元的方法来确定隐层神经元的个数以及克服权值不确定的缺点,从而可以有效避免神经网络易陷入局部最小点带来的影响并得到在满足要求条件下的最精简神经网络,提高了人工神经网络模型的预测精度和运算效率。
📄 2019105710546 📂 G06F17_16 👤 安徽工业大学 📅 2019-06-28
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
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交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
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SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年