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一种基于GA‑ELM算法的铝合金压铸件晶粒尺寸预测方法
- 专利权人:
- 贵州大学
- 发明人:
- 孙全龙,梅益,朱春兰,刘闯,曹贵崟,罗宁康,王莉媛
- 申请号：
- CN201610903094.2
- 公开号：
- CN106649964A
- 申请日:
- 2016.10.17
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 吴无惧
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于GA‑ELM算法的铝合金压铸件晶粒尺寸预测方法，包括：(1)将遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)结合的新算法GA‑ELM；(2)利用GA‑ELM算法实现对晶粒尺寸高效率、高精度及低成本的预测；(3)用户直接将需要预测的工艺参数输入到已训练好的GA‑ELM模型中，经过计算后便可得到对应的晶粒尺寸预测值。本发明将遗传算法和极限学习机相结合的GA‑ELM模型，采用GA对ELM的输入层权值矩阵和隐含层阈值矩阵进行优化，避免了输入层权值矩阵和隐含层阈值矩阵随机性对ELM预测精度的影响，提高了预测准确率和预测效率，成本也大大降低，另外也能够丰富铝合金压铸件晶粒尺寸预测方法的模型库。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
