基于BP神经网络技术的化工材料生产工艺模型优化

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摘 要：

针对传统化工材料生产工艺无法实现最优工艺参数求解及精度要求的问题，结合人工智能技术，提出一种基于神经网络与遗传算法相结合的非线性函数极值寻优方法，将其应用于羟基磷灰石复合材料制备的感应热沉积工艺中，进行遗传算法优化神经网络模型的最优涂层总量求解。实验结果表明，通过遗传算法结合BP神经网络，在以电流频率、沉积温度和沉积时间作为输入时，可准确预测涂层沉积质量。（剩余6366字）

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