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基于机器学习的铝电解电容器用阳极铝箔电化学性能预测
被引量：
1
1
作者
潘斯宁
梁力勃
+1 位作者
杨小飞
杨建文
《桂林理工大学学报》
CAS
北大核心
2023年第2期303-309,共7页
阳极铝箔的化成工序是一个多影响因素相互作用的材料加工过程,分析各因素的影响规律及交互作用的难度较大。针对以上问题,本文采用随机森林模型计算变量权重系数并进行特征筛选,在此基础上建立基于神经网络的阳极铝箔电化学性能预测模...
阳极铝箔的化成工序是一个多影响因素相互作用的材料加工过程,分析各因素的影响规律及交互作用的难度较大。针对以上问题,本文采用随机森林模型计算变量权重系数并进行特征筛选,在此基础上建立基于神经网络的阳极铝箔电化学性能预测模型。结果表明:终端检定电压是对耐压值和比电容影响最大的工艺参数,耐压值和比电容的大小随着终端检定电压的增加分别呈阶梯式增加和阶梯式减小的变化。将经过随机森林算法特征筛选后保留的11个变量作为输入量,分别建立耐压值、比电容神经网络预测模型,经过参数调优后预测模型的R^(2)分数分别为0.987和0.982,电化学性能的预测值与实测值的匹配度较高。通过随机森林模型、神经网络模型的建立和分析,研究阳极铝箔生产过程参数与电化学性能指标之间的定量关系,可实现工艺参数优化与性能预测,以及生产过程重要工艺参数的识别与控制。
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关键词
阳极铝箔
性能预测
神经网络
随机森林
机器学习
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职称材料
题名
基于机器学习的铝电解电容器用阳极铝箔电化学性能预测
被引量：
1
1
作者
潘斯宁
梁力勃
杨小飞
杨建文
机构
广西贺州市桂东电子科技有限责任公司博士后科研工作站
贺州学院人工智能学院
桂林理工大学化学与生物工程学院
出处
《桂林理工大学学报》
CAS
北大核心
2023年第2期303-309,共7页
基金
广西自然科学基金青年基金项目(2021JJB160112)
中央引导地方科技发展项目(桂科ZY20198021)
+2 种基金
中国博士后科学基金面上项目(2019M663871XB)
广西科技重大专项(桂科AA17202004)
贺州市创新驱动发展专项(贺科创ZX1907001)。
文摘
阳极铝箔的化成工序是一个多影响因素相互作用的材料加工过程,分析各因素的影响规律及交互作用的难度较大。针对以上问题,本文采用随机森林模型计算变量权重系数并进行特征筛选,在此基础上建立基于神经网络的阳极铝箔电化学性能预测模型。结果表明:终端检定电压是对耐压值和比电容影响最大的工艺参数,耐压值和比电容的大小随着终端检定电压的增加分别呈阶梯式增加和阶梯式减小的变化。将经过随机森林算法特征筛选后保留的11个变量作为输入量,分别建立耐压值、比电容神经网络预测模型,经过参数调优后预测模型的R^(2)分数分别为0.987和0.982,电化学性能的预测值与实测值的匹配度较高。通过随机森林模型、神经网络模型的建立和分析,研究阳极铝箔生产过程参数与电化学性能指标之间的定量关系,可实现工艺参数优化与性能预测,以及生产过程重要工艺参数的识别与控制。
关键词
阳极铝箔
性能预测
神经网络
随机森林
机器学习
Keywords
anodic aluminum foil
properties prediction
neural network
random forest
machine learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TM535 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的铝电解电容器用阳极铝箔电化学性能预测
潘斯宁
梁力勃
杨小飞
杨建文
《桂林理工大学学报》
CAS
北大核心
2023
1
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职称材料
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