【摘 要】
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建立动态模糊径向基神经网络RBF（Radial Basis Function,RBF）焊接接头力学性能预测模型,克服静态RBF和模糊神经网络（Fuzzy Neural Network,FNN）在结构辨识、动态样本训练及学习算
【机 构】
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内蒙古农业大学机电工程学院,内蒙古工业大学材料科学与工程学院,内蒙古大学创业学院商学教学部
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建立动态模糊径向基神经网络RBF（Radial Basis Function,RBF）焊接接头力学性能预测模型,克服静态RBF和模糊神经网络（Fuzzy Neural Network,FNN）在结构辨识、动态样本训练及学习算法的不足。该模型的结构参数不再提前预设,在训练过程中动态自适应调整,适用动态样本数据学习,学习算法引入分级学习和模糊规则修剪策略,加速训练并使模型结构更加紧凑。利用三种厚度、不同工艺TC4钛合金TIG焊接试验数据对该模型进行仿真。结果表明：模型具有较高的预测精度,适用于预测焊接接头力学
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