摘要
针对涂料的组成百分比与涂料基本性质之间的复杂关系 ,提出利用人工神经网络对试验数据进行处理 ,建立试验因素与结果之间的神经网络模型。通过对两种单体乙酸乙烯脂与叔碳酸乙烯脂共聚的模拟预测 ,利用训练好的模型可以得出任意组分与涂料性质之间的关系 ,从而找到最适合涂料设计要求的最优配比。因此 ,神经网络可以作为预测涂料性质的一种有效方法 ,具有广阔的应用前景。
Given the complexity between the ingredient of the coating and the coating essential properties, the neural network model is proposed to be used in the analysis of experimental data. Since the neural network can forecast the property of the coating composed by the VAc and VV~* effectively, it can yield the optimum mix proportion of the coating. Neural network can be a useful measure to forecast the property of anticorrosion coating.
出处
《解放军理工大学学报（自然科学版）》
EI
2004年第5期67-69,共3页
Journal of PLA University of Science and Technology(Natural Science Edition)
关键词
涂料
BP神经网络
数据处理
coatings
back-propagation network
data processing
