| 基于广义回归神经网络的β型磷建筑石膏强度预测 |
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| 引用本文： | 张文佳,赵志曼,全思臣,朱伟明,姚毅惠,郜峰.基于广义回归神经网络的β型磷建筑石膏强度预测[J].硅酸盐通报,2016,35(7):2166-2170. |
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| 作者姓名： | 张文佳 赵志曼 全思臣 朱伟明 姚毅惠 郜峰 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学建筑工程学院,昆明,650100;云南昆钢结构有限公司,安宁,650300 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51264017)%与云南昆钢结构有限公司合同科研项目 |
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| 摘 要： | 本文利用工业废弃物磷石膏制备β型磷建筑石膏,并确定了影响β型磷建筑石膏强度的因素及特点,在此基础上,建立了β型磷建筑石膏强度预测的广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)模型,利用实验室中制备β型磷建筑石膏的15组统计数据作为学习样本,通过网络拟合训练和预测分析,得到了较高精度的预测结果,证明了GRNN的非线性映射能力、容错性和自学习性用于β型磷建筑石膏强度预测是非常有效的,避免了大量盲目的配比试验及资源浪费,提高了实验水平和效率.
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| 关 键 词： | β型磷建筑石膏 广义回归神经网络 强度预测 |
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