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摘要
本发明公开了一种基于BP神经网络的博物馆展陈有机玻璃的服役期限预测方法,包括以下步骤：(1)设定紫外线光照为影响博物馆展陈有机玻璃服役期限的因素,对有机玻璃进行180d的氙灯加速老化试验,获得试验数据；(2)构建BP神经网络预测模型,调整BP神经网络中神经节点的数目,再将BP神经网络的试验数据输入到训练好的BP神经网络,选择最小的训练误差,以确定BP神经网络的参数,得最终的BP神经网络,完成BP神经网络的训练；(3)根据最终的BP神经网络模型对有机玻璃的服役期限进行预测,该方法有助于有机玻璃服役期限的预测,避免影响文物的展览效果及减少文物在馆藏环境中受到的损害。
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单位荆州文物保护中心; 武汉科技大学
