基于BP(反向传播)神经网络理论,利用MATLAB R2012b软件的人工神经网络工具箱,以实验中得到的25组不同温度、时间、pH、硫酸镍浓度、次磷酸钠浓度、辅助配位剂浓度下的T10A钢针织器材化学镀镍层厚度及孔隙率为样本,对建立的BP神经网络模型进行训练及预测.结果表明,该BP神经网络有较快的学习速度及较高的预测精度.
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