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用BP神经网络和遗传算法优化电沉积Cu-W的工艺参数
  • ISSN号:1000-4742
  • 期刊名称:《电镀与环保》
  • 时间:0
  • 分类:TQ153[化学工程—电化学工业]
  • 作者机构:[1]贵州大学材料与冶金学院,贵州贵阳550003, [2]昆明理工大学冶金与能源工程学院,云南昆明650039
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.50964008); 贵州省科学技术基金黔科合J字[2012]2114号
中文摘要:

用神经网络和遗传算法(BP-GA)优化电沉积Cu-W的工艺参数。结果显示:BP-GA预测结果与试验结果较接近,相对误差为9.05%,说明BP-GA优化电沉积工艺参数有较高的预测能力和准确度。

英文摘要:

The process parameters of Cu-W electrodeposition were optimized based on BP neural network and genetic algorithm. Results showed that prediction result was approach to experimental result,and the relative error was 9.05%,which indicating that BP neural network and genetic algorithm have high forecasting accuracy and was suitable for electrodeposition parameters prediction.

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期刊信息
  • 《电镀与环保》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国轻工业联合会
  • 主办单位:上海市轻工业科技情报研究所
  • 主编:孙豪展
  • 地址:上海市余姚路607弄19号
  • 邮编:200042
  • 邮箱:ddyhbmail@163.com ddyhb@online.sh.cn
  • 电话:021-62303415/62318942
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-4742
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1507/X
  • 邮发代号:4-328
  • 获奖情况:
  • 1992年获中国轻工业部优秀科技期刊一等奖和国家优...,1996年获中国轻工总会优秀科技期刊二等奖和上海市...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5397