【摘 要】
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在MATLAB中的图形用户界面下,用人工神经网络（ANN）对聚丙烯酸酯乳液的硬度、附着力和耐冲击性3种性能进行了预测.选用三层的误差反向传递网络（BP网络）,讨论了隐含层节点数,训练目
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50573027）.
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在MATLAB中的图形用户界面下,用人工神经网络（ANN）对聚丙烯酸酯乳液的硬度、附着力和耐冲击性3种性能进行了预测.选用三层的误差反向传递网络（BP网络）,讨论了隐含层节点数,训练目标goal值和传递函数等相关参数对预测结果的影响.在隐含层节点数分别为19、16和20,传递函数为logsig函数和purelin函数,训练目标值goal为1.0 X 10-5的条件下,对17个样品进行了预测.结果表明：硬度预测值与实验值相对误差的绝对值的平均值为5.90%,附着力预测准确率为100 %,耐冲击性预测准确率为
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