- 详情
- 2021-04-28
- 简介
pdf
- 1.1MB
- 页数 4P
- 阅读 98
- 下载 25
提出了一种神经网络与遗传算法相结合的电镀锌镍磷合金工艺参数优化方法。以试验数据为样本,通过神经网络建立电镀工艺参数与电镀性能关系之间的复杂模型,利用遗传算法对电镀工艺参数进行优化,可充分发挥神经网络的非线性映射能力和遗传算法的全局寻优能力。试验显示了方法的有效性和优越性。
对不起,您暂无在线预览权限,如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
用神经网络和遗传算法优化电镀锌镍磷工艺参数 1.1MB
遗传算法优化BP神经网络的信号检测 173KB
基于遗传算法优化BP神经网络的电解碲电源 3.2MB
基于神经网络的中央空调遗传算法优化研究 836KB
神经网络结合遗传算法在建筑优化设计中的应用 318KB
基于神经网络与遗传算法节能扰流子优化设计 355KB
基于神经网络与遗传算法节能扰流子优化设计 2.4MB
基于遗传算法和BP神经网络的花盘结构优化设计 303KB
基于遗传算法优化BP神经网络的GIS设备放电故障诊断 562KB
遗传算法优化的BP神经网络压电陶瓷蠕变预测 1.3MB