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倪中华
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期刊论文
医用血管支架非线性扩张过程快速预测方法的研究
技术科学，2008，38（7）：1016～1025，-0001，（）：
建立了血管支架变形影响因子与其变形结果之间的具有高度非线性识别能力的神经网络模型，通过引入学习因子η和动量因子ψ，采用附加动量项的权值修正方法，优化了网络训练算法，从而提高了网络训练速度和系统鲁棒性。结合实例对网络进行训练，并对预测误差进行了统计假设检验，检验结果表明血管支架变形神经网络智能预测结果与非线性有限元分析结果误差均值低于0.03%，训练后的网络能够较好地对血管支架变形进行预测。在此基础上，基于Pro/Toolkit工具，融合血管支架扩张变形神经网络智能预测模型，建立了血管支架力学性能快速评价工具，该系统实用性强、效率高，能大幅缩短血管支架产品开发周期。
【免责声明】以下全部内容由[倪中华]上传于[2010年01月31日 21时54分54秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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