郭飞
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
- 供职机构：江苏大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：金属学及工艺医药卫生更多>>
- 超细晶粒钢热模拟试验组织预测研究被引量：5
- 2006年
- 对超细晶粒钢热模拟试验工艺参数:化学成分、变形温度、变形量以及变形道次等与超细晶铁素体晶粒尺寸及质量分数之间建立了映射关系。在此基础上建立了相应的超细晶粒钢组织预测模型。应用遗传算法对该神经网络模型的权值进行优化,从而克服了神经网络训练速度慢、容易陷入局域极小和全局搜索能力弱等缺点,提高了神经网络的预测精度。通过实例验证表明,超细晶铁素体晶粒尺寸的预测精度达90%以上,超细晶铁素体晶粒质量分数预测精度达91%以上。
- 李新城郭飞陈光朱伟兴王有鹏
- 关键词：超细晶粒钢神经网络遗传算法
- 基于人工神经网络与遗传算法的硫酸沙丁胺醇渗透泵控释片剂释药行为预测研究被引量：4
- 2006年
- 目的对硫酸沙丁胺醇渗透泵控释片剂释药行为进行遗传神经网络预测。方法将人工神经网络与遗传算法应用于硫酸沙丁胺醇渗透泵控释片剂释药行为预测研究,提出了采用遗传算法对人工神经网络进行优化的网络模型建立方法,并以硫酸沙丁胺醇渗透泵控释片剂处方样本的相关实验数据为考察对象,考虑包衣液中的聚乙二醇1500含量(η)包衣膜厚度(δ) 对相关系数(r)各处方8 h的累积释放度(F8)影响,建立了硫酸沙丁胺醇渗透泵控释片剂释药行为遗传神经网络预测模型。结果通过实验测量与GA-BP神经网络预测结果比较,验证了经遗传算法优化的GA-BP神经网络模型对r的预测精度达 97．23％,对F8的预测精度为94．68％。结论由于该模型应用遗传算法对BP神经网络权值和学习进行优化,从而克服了BP 神经网络训练速度慢,容易陷入局域极小和全局搜索能力弱等弱点,可以用于硫酸沙丁胺醇渗透泵控释片剂释药行为预测。
- 李新城王泽朱伟兴郭飞朱斌杰
- 关键词：遗传算法人工神经网络硫酸沙丁胺醇
