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国内刊号：61-1179/TJ
国际刊号：1003-1480
发布日期:
作者：柴 凡
单位：中北大学
关键词：神经网络;喷雾干燥;含能材料;平均粒径
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。
来源：2022年第6期
《火工品》期刊编辑部
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