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材料非线性粘弹性本构关系的神经网络模拟 总被引：1，自引：1，他引：0
对Green-Rivlin非线性粘弹本构方程给出了用一个三层时延前馈神经网络表示的等价关系,从而利用该网络可以求解G-R方程中的各阶核函数,并给出了根据有机玻璃的一组实验数据计算核函数的应用实例,由此指出神经网络方法可广泛应用于材料本构关系的研究。 相似文献
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基于GA的BP网络模型及其应用 总被引：5，自引：0，他引：5
提出了一种基于实数编码的GA-BP复合算法，该算法对BP网络初始权值、结构、学习规则进行优化，从而在解空间中搜索出最优解，文中还给出了应用该算法解决油气产能预测的实例。 相似文献
3.
结合遗传算法及BP神经网络的特点，构建了一个新的有机体-遗传BP网络，并对遗传BP网络进行了测试。结果表明遗传BP网络在收敛速度及收敛稳定性方面都有很好的效果。最后给出了一个用遗传BP网络求高聚物的ZWT方程的力学参数的实例。 相似文献
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