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AB5型儲氫合金初始放電容量的預測
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中圖分類號:

TP139.7 TP391.75

基金項目:

國家科技部基礎研究重大項目前期研究專項項目(2001CCA05000)和國家重點基礎研究發(fā)展計劃項目資助(2002CB211800)


Predication on Initial Discharge Capacity of AB5-Based Hydrogen Storage Alloy
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    摘要:

    將模擬退火算法用于神經網絡，對AB5型儲氫合金的初始放電容量性能進行預測。通過實驗確定了冷卻進度表中各項參數并討論了其對網絡預測性能的影響，提出了實用的冷卻制度；將模擬退火算法與傳統(tǒng)的梯度下降法結合，用于人工神經網絡的優(yōu)化與預測，得到了預測效果等與迭代時間性能更好的神經網絡。

    Abstract:

    Predication on initial discharge capacity of AB5-based hydrogen storage was done by adapting the simulated annealing method to artificial neural network (ANN). The parameters in cooling schedule were determined and their influences on network predication performance were discussed in experiments. A practical cooling regime was established then, and a network with better performances was obtained by combining simulated annealing algorithm with gradient descent method.

    參考文獻
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    引證文獻
引用本文

劉楊 吳鋒 于卿. AB5型儲氫合金初始放電容量的預測[J].稀有金屬材料與工程,2005,34(4):539~543.[Liu Yang, Wu Feng, Yu Qing. Predication on Initial Discharge Capacity of AB5-Based Hydrogen Storage Alloy[J]. Rare Metal Materials and Engineering,2005,34(4):539~543.]
DOI：[doi]

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  • 最后修改日期:2003-07-14
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