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J-GLOBAL ID：201702266093532761   整理番号：17A0731085

均一設計と主成分分析に基づく接着NDFEB磁石の調製プロセス最適化に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Preparation Crafts Optimizing of Bonded NdFeB Permanent Magnet Based on Uniform Design and Principal Component Analysis

著者 (6件)： Chu Linhua (College of Material Science and Engineering, Xihua University) ,  Zha Wusheng (College of Material Science and Engineering, Xihua University) ,  Liu Jinyun (College of Material Science and Engineering, Xihua University) ,  Wang Xiangzhong (College of Material Science and Engineering, Xihua University) ,  Zhou Xiaoqing (College of Material Science and Engineering, Xihua University) ,  Liu Guiming (College of Material Science and Engineering, Xihua University)
資料名： Xiyou Jinshu  (Xiyou Jinshu)
巻： 33  号： 2  ページ： 191-195  発行年： 2009年 
JST資料番号： C2058A  ISSN： 0258-7076  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の逆伝播ニューラルネットワーク(BPNN)方法は,Gu結のNDFEB永久磁石の製造プロセス最適化実験に基づき,一般化された逆と一般化能力の問題を解決するために,最適化実験計画と入力RIDGELET数の2つの観点から減少した。均一設計ソフトウェアと主成分分析方法を結合して、訓練サンプルの分布均一性を向上させ、「アクティブ」をネットワーク構造を改善することによって、接着NDFEB永久磁石製造プロセス最適化の2-5-3型BPNN予測モデルを構築した。結果は,改良BPニューラルネットワークモデルが,B_R,H_(CJ)および(BH)_Mに対して,それぞれ1.83%,1.28%および1.53%の最大相対誤差を持ち,従来のモデルよりも一般化能力が高く,ネットワーク予測も安定していることを示した。それには,良い実用性がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  実験計画法 ,  *主成分分析 ,  ソフトウェア ,  *接着 ,  ネットワーク ,  永久磁石 ,  ネットワーク構造 ,  *磁石 ,  予測 ,  *最適化 ,  実用性 ,  相対誤差 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  *プロセス最適化 ,  モデル ,  *改変

著者キーワード (5件)： uniform design ,  principal component analysis ,  BP neural network ,  bonded NdFeB permanent magnet ,  generalization

分類 (2件)： 発電機  (NB07020J) ,  固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 設計 ,  主成分分析 ,  NdFeB ,  磁石 ,  調製 ,  プロセス最適化 ,  研究