典型文献
喷雾干燥制备含能材料平均粒径的神经网络模拟
文献摘要：
为了提高喷雾干燥制备含能材料的实验效率,采用前馈反向传播神经网络(FFBPNN)、串级正反向传播神经网络(CFBPNN)、埃尔曼正反向传播神经网络(EFBPNN)、递归神经网络(LR)和非线性自回归神经网络(NARX)5种类型的神经网络对含能材料平均粒径进行预测,结果表明LR预测性能最优;并采用Levenberg-Marquardt(L-M)算法、动量梯度下降和自适应学习率算法(GDX)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)4种算法对LR进行优化,结果表明GA-LR的计算精度最高,更适用于对喷雾干燥制备含能材料的平均粒径的预测.
文献关键词：
神经网络;喷雾干燥;含能材料;平均粒径
中图分类号：
作者姓名：
柴凡;李伟伟;史晓澜;张彦奇
作者机构：
中北大学化学工程与技术学院,山西太原,030051
文献出处：
引用格式：
[1]柴凡;李伟伟;史晓澜;张彦奇-.喷雾干燥制备含能材料平均粒径的神经网络模拟)[J].火工品,2022(06):60-64
A类：
FFBPNN,CFBPNN,EFBPNN
B类：
喷雾干燥,含能材料,平均粒径,实验效率,前馈,反向传播神经网络,串级,正反,埃尔曼,递归神经网络,LR,非线性自回归神经网络,NARX,预测性能,Levenberg,Marquardt,动量梯度下降,自适应学习率,GDX,GA,粒子群算法,PSO,计算精度
AB值：
0.315959
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