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刘杨 , 吴锋 , 于卿
稀有金属材料与工程
将模拟退火算法用于神经网络,对AB5型储氢合金的初始放电容量性能进行预测.通过实验确定了冷却进度表中各项参数并讨论了其对网络预测性能的影响,提出了实用的冷却制度;将模拟退火算法与传统的梯度下降法结合,用于人工神经网络的优化与预测,得到了预测效果等与迭代时间性能更好的神经网络.
关键词: AB5型储氢合金 , 神经网络 , 模拟退火 , 冷却进度表 , 梯度下降
