基于改进型S算子BP神经网络的钢材大气腐蚀影响因子评估模型

中国腐蚀与防护学报

2010, Vol. 30

Issue (3): 227-230

研究报告

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基于改进型S算子BP神经网络的钢材大气腐蚀影响因子评估模型

栾瑞鹏¹,贲可荣¹,萧星^1,2, 田立业¹

1. 海军工程大学计算机工程系武汉 430033
2. 海军工程大学兵器新技术应用研究所武汉 430033

A CAUSE-FACTORS EVALUATION FOR ATMOSPHERIC CORROSION OF STEELS BASED ON IMPROVED SIGMOID FUNCTION BP NEURAL NETWORK

LUAN Ruipeng¹，BEN Kerong¹，XIAO Yuxing^1,2，TIAN Liye¹

1. Department of Computer Science, Navy University of Engineering, Wuhan 430033
2. Institute of New Weaponry Technology and Application, Navy University of Engineering, Wuhan 430033

全文: PDF(687 KB)

摘要:

通过对双曲正切-S算子的改进，提出了一种用于钢的大气腐蚀影响因子评估的BP神经网络模型，采用零均值标准化使输入数据符合模型要求，引入贝叶斯正则化算法解决了小样本泛化问题。仿真试验表明，该模型能在无任何先验知识的情况下较好的反映诸因子对大气腐蚀的影响。

关键词 ：双曲正切-S算子, BP神经网络, 贝叶斯正则化, 大气腐蚀

Abstract：

On the basis of improved hyperbolic tangent sigmoid transfer function, a cause-factors evaluation BP neural network model for estimating the atmospheric corrosion of steels was proposed. Using the zero mean stand method to preprocess the input data, Bayesian regularization arithmetic was introduced to solve the generalization problem on sparse data. The simulated results showed that the model provided good evaluation for atmospheric corrosion cause-factors without any prior knowledge.

Key words： hyperbolic tangent sigmoid function BP neural network Bayesian-regularization atmospheric corrosion

收稿日期: 2008-12-18

ZTFLH:

TG174.3

基金资助:

两栖装甲装备海洋环境适应性研究项目（海装办LD0701C）资助

通讯作者: 贲可荣 E-mail: benkerong08@21cn.com

Corresponding author: BEN Kerong E-mail: benkerong08@21cn.com

作者简介: 栾瑞鹏，男，1981年生，硕士，研究方向为人工神经网络、模式识别

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引用本文:

栾瑞鹏,贲可荣,萧星, 田立业. 基于改进型S算子BP神经网络的钢材大气腐蚀影响因子评估模型[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2010, 30(3): 227-230.
LUAN Rui-Peng, FEN Ke-Rong, TIAN Li-Ye, XIAO Yu-Xing. A CAUSE-FACTORS EVALUATION FOR ATMOSPHERIC CORROSION OF STEELS BASED ON IMPROVED SIGMOID FUNCTION BP NEURAL NETWORK. J Chin Soc Corr Pro, 2010, 30(3): 227-230.

链接本文:

https://www.jcscp.org/CN/ 或 https://www.jcscp.org/CN/Y2010/V30/I3/227

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