通过实验得到相关钢种的化学成份和淬透性的数据,再以钢的化学成分作为神经网络的输入、淬透性值作为神经网络的输出,建立关于钢淬透性的GRNN神经网络预测模型。经检验建立出来的神经网络线性回归的相关系数为0.992 8,相对平均误差为3.5%,显示出较高精度,对于钢淬透性预测有一定的实际意义。
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