作者：郭江龙 张树芳 姚力强 王兴国汽轮机性能预测bp神经网络灰色关联度输入层神经元
摘要：将灰色关联度分析方法应用于汽轮机性能预测BP神经网络输入层神经元的筛选。方法对样本数量、分布规律要求不高、量化结果与定性分析一致，有利于减少对技术人员经验的依赖，为汽轮机性能预测BP神经网络输入层神经元的筛选提供了科学依据。最后通过实例验证了所提出的方法的可行性。
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《汽轮机技术》（CN：23-1251/TH）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《汽轮机技术》为专业技术性刊物。内容涉及汽轮机的实验研究、加工工艺、材料应用、安装调试、维护运行、设备改造等方面。读者对象为发电设备科研及工程技术人员、相关专业大专院校师生等，也可供力学、材料、能源等专业科研人员参考。
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