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基于Bayesian正规化BP神经网络的粘结NdFeB永磁体性能预测被引量：2: 2009年; 基于MATLAB平台和现有的少量实验数据,采用Bayesian正规化法,建立了一个输入为工艺参数、输出为NdFeB永磁体性能参量的BP(Back Propagation)神经网络预测模型,并通过测试样本检验了ANN(Artificial NeuralNetwork)模型的准确性。实验表明,建立的Bayesian正规化BP神经网络模型不仅能准确地拟合训练值,而且能很好地预测未知样本,将该模型应用于材料制备工艺设计,可以明显缩短实验周期,提高工艺设计效率,对实际的研究工作具有一定的指导意义和应用价值。; 储林华查五生刘锦云刘桂明周晓庆张静怡; 关键词：BP神经网络 NDFEB粘结磁体

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张静怡