| BP神经网络对含铝炸药爆热预测的研究 |
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| 引用本文： | 唐婉莹,杨宇川,段秀云.BP神经网络对含铝炸药爆热预测的研究[J].南京理工大学学报(自然科学版),2003,27(2):184-187. |
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| 作者姓名： | 唐婉莹 杨宇川 段秀云 |
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| 作者单位： | 1. 南京理工大学化工学院,南京,210094
2. 中国工程物理研究院核物理与化学研究所,绵阳,621900 |
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| 基金项目： | 国家教育部留学科研启动基金资助项目 (教外司留 [2 0 0 1]4 98号文 ) |
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| 摘 要： | 该文采用已知爆热的含铝炸药对BP人工神经网络进行训练，建立了炸药的组成与爆热之间的定量模型，同时对另外几种炸药的爆热进行了预测，并对已知爆热的炸药进行了验证，结果表明该方法能较好地反映含铝混合炸药组成与爆热之间的关系，且所建模型预测精度高，完全可以预测组成相近的含铝炸药的爆热。
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| 关 键 词： | 人工神经网络 BP算法 含铝炸药 爆热 |
| 修稿时间： | 2001年10月9日 |
Prediction of Explosion Heat of Aluminiferous Explosive by BP Neural Network |
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| Abstract: | Using 13 kinds of aluminiferous explosives with known explosion heat, BP neural network is trained and the relation of composition and explosion heat is built up. Subsequently, 6 kinds of explosives are predicted and 13 kinds are certificated. It proves this method has high precision and can be used to predict the explosion heat of unknown aluminiferous explosive with similar composition. |
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| Keywords: | artifical neural network BP arithmetic aluminiferous explosive explosion heat |
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