人工神经网络预测奥氏体化温度

摘要

采用附加动量项和变步长的方法,对人工神经网络的BP算法进行了训练。利用训练后所得到的模型,对奥氏体化温度进行了分析和预测。计算表明,网络预测值与实测值之间具有很高的相关性和精确度,可用来研究单个元素含量的变化对相变临界点的影响。

关键词

奥氏体 / 相变温度 / 神经网络 / 预测