应用BP神经网络和SVR研究添加元素对(Nd，Pr)FeB系永磁体性能的影响

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【摘要】

：

在总结和分析合金元素对(Nd,Pr)FeB系永磁体性能影响的机理基础上,引入Bayesian正则化法BP神经网络和支持向量回归机,建立了合金成分与磁体性能之间的预测模型,预测和研究了Pr、Co和Zr等添加元素对磁体性能的影响规律。为提高网络的泛化能力,本文在Bayesian正则化法BP神经网络的基础上,运用加权检验训练法和表决网法的思路训练网络。通过选择合适的模型参数,建立了磁粉制备工艺(快淬速度

【作者】

：

王向中

【机构】

：

西华大学

【发表日期】

：

2010年05期

【关键词】

：

(Nd Pr)FeB系永磁体合金成分 BP神经网络 ε-SVR和LS-SVR 模拟

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