人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在汽車涂料老化預(yù)測中的應(yīng)用

馬應(yīng)斌，張　莉

(海南熱帶汽車試驗(yàn)有限公司，海南瓊海 571400)

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在汽車涂料老化預(yù)測中的應(yīng)用

馬應(yīng)斌，張莉

(海南熱帶汽車試驗(yàn)有限公司，海南瓊海 571400)

摘要：試圖利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能快速、準(zhǔn)確地?cái)M合非線性函數(shù)的特點(diǎn)，使用大量不同種類汽車涂料自然老化試驗(yàn)的色差數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。其意義在于如果能夠建立一套汽車涂料自然老化試驗(yàn)中色差變化的預(yù)測模型，那么就可以在試驗(yàn)中期利用已測定數(shù)據(jù)對后期變化情況進(jìn)行預(yù)測，提前獲知該產(chǎn)品可能的耐老化性能，為汽車涂料產(chǎn)品的開發(fā)設(shè)計(jì)提供重要的指導(dǎo)性建議。

關(guān)鍵詞：廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，汽車涂料，色差，老化

隨著中國經(jīng)濟(jì)幾十年的持續(xù)高速增長，中國的汽車行業(yè)發(fā)展日益蓬勃，汽車的銷量及保有量不斷增加，具有裝飾及保護(hù)作用的汽車涂料需求量隨之增長?！?013—2017年中國汽車涂料行業(yè)產(chǎn)銷需求與投資預(yù)測分析報(bào)告》中稱預(yù)計(jì)到2015年，中國汽車涂料消耗量將達(dá)到62.5萬t。在汽車涂料行業(yè)中若想占得一席之地必須提升產(chǎn)品的品質(zhì)，如研究新配方、提升工藝水平、改善工藝流程等。最終的產(chǎn)品還需要經(jīng)過多項(xiàng)指標(biāo)的檢測評(píng)價(jià)，在諸多評(píng)價(jià)指標(biāo)中耐自然老化是很重要的一項(xiàng)，它在汽車涂料老化試驗(yàn)中占有舉足輕重的地位，能夠最貼近模擬產(chǎn)品實(shí)際使用狀態(tài)，相對快速地反映出汽車涂料在實(shí)際使用過程中出現(xiàn)的老化問題，其真實(shí)性、可靠性是其它人工加速試驗(yàn)所不能比擬的，是檢驗(yàn)汽車涂料耐老化性能的最終手段。然而，試驗(yàn)周期過長一直是自然老化試驗(yàn)的缺點(diǎn)，隨著汽車涂料產(chǎn)品的高發(fā)展速度，汽車涂料產(chǎn)品的研發(fā)-投產(chǎn)-淘汰周期很短，過長的自然老化試驗(yàn)周期不適合產(chǎn)品的開發(fā)設(shè)計(jì)。

為了加快自然老化試驗(yàn)的周期，人們采用了很多加速性試驗(yàn)方法，如加速自然老化試驗(yàn)和人工加速老化試驗(yàn)。加速自然老化一般是通過跟蹤太陽或者加設(shè)反光鏡等手段加快自然老化試驗(yàn)進(jìn)程，但其加速效果還是不能滿足產(chǎn)品研發(fā)的快速進(jìn)程。人工加速老化試驗(yàn)是通過諸如模擬陽光照射的氙燈老化箱和碳弧燈老化箱、模擬紫外輻射的紫外老化箱等人工設(shè)備考核產(chǎn)品老化性能的試驗(yàn)。一般只能模擬一種或者幾種自然環(huán)境條件，雖然可以通過增加所模擬環(huán)境條件的強(qiáng)度達(dá)到加快試驗(yàn)速度、減少試驗(yàn)周期的目的，但是它的缺點(diǎn)也是非常明顯的，它并不能完全真實(shí)地反映出產(chǎn)品的耐老化性能。

因此，本文嘗試?yán)么罅科囃苛献匀焕匣瘮?shù)據(jù)，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測涂層老化色差模型，達(dá)到快速驗(yàn)證涂層老化色差性能的目的。

1汽車涂料色差預(yù)測控制范圍

1.1人眼的色彩分辨力

CIE Lab顏色體系所表示顏色是均勻分布的，在整個(gè)體系中，由暗到明、由綠到紅、由藍(lán)到黃都是有著均勻的變化分布。雖然色差是根據(jù)人眼對色彩的視覺感官計(jì)算得出，但其又與人眼敏感度有些不同，有些顏色即便是不同的，人眼還是無法對它們進(jìn)行有效區(qū)分的。換言之，在顏色空間中，顏色與顏色之間的距離小到一定程度就超出了人眼的分辨力，因此我們將人眼辨別臨界區(qū)定義為實(shí)際顏色有差異但人眼感官相同的區(qū)域。

1.2色差預(yù)測控制范圍

由于汽車涂層的顏色差異最終是由人眼評(píng)估，因此只要預(yù)測的色差值偏差在人眼不能識(shí)別或者很難識(shí)別的范圍內(nèi)，那么本文都認(rèn)為該預(yù)測值是可接受。

目視感覺對于顏色差別描述為：當(dāng)△E*ab(總色差)=0～0.5(Trace)時(shí)，表示極其微少的差異，肉眼無法判定；△E*ab(總色差)=0.5～1.0(Slight)時(shí)，表示極少的差異，通常為一般總色差容許的范圍；當(dāng)△E*ab(總色差)=1.5～3.0(Noticeable) 時(shí)，表示肉眼能感受程度的差異。結(jié)合上文各種數(shù)值，本文認(rèn)為，色差預(yù)測值誤差控制在1.0較為合理，能夠符合絕大多數(shù)廠家要求，因此，本文規(guī)定當(dāng)預(yù)測的色差數(shù)據(jù)誤差為±1.0時(shí)均為預(yù)測正確范疇。

2預(yù)測建模用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的篩選

2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

所謂人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是人們根據(jù)對人腦的理解，從信息處理的角度利用數(shù)學(xué)和物理的方法對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象，并建立起一種具有智能的簡化模型。這種模型具有良好的智能特性，對于一些現(xiàn)代計(jì)算機(jī)無法解決的實(shí)際問題它都可以很好地解決，應(yīng)用領(lǐng)域極為廣泛，如模式識(shí)別、自然語言理解、智能機(jī)器人、信號(hào)處理、自動(dòng)控制、組合優(yōu)化、預(yù)測預(yù)估、故障診斷、醫(yī)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域。在預(yù)測方面比較典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3-8]、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF)[9-10]和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)[11]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前使用最廣泛的網(wǎng)絡(luò)，它的特點(diǎn)是預(yù)測精度較高，但訓(xùn)練誤差收斂速度慢；RBF網(wǎng)絡(luò)收斂速度較BP網(wǎng)絡(luò)快，非線性映射能力較強(qiáng)；GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近能力、分類能力、學(xué)習(xí)速度優(yōu)于BP、RBF，較適合于樣本量少。為了挑選更利于油漆色板色差數(shù)據(jù)預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本文設(shè)計(jì)了相關(guān)實(shí)驗(yàn)對BP、RBF和GRNN進(jìn)行驗(yàn)證篩選。

2.2預(yù)測建模用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的篩選

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)如下：首先，假定各種油漆色板在老化過程中色差的變化具有某種函數(shù)變化規(guī)律，這個(gè)函數(shù)是一個(gè)非常復(fù)雜的非線性函數(shù)，由多個(gè)變量組成。其次，利用已知函數(shù)，生成多組對應(yīng)的輸入和監(jiān)督數(shù)據(jù)樣本，分別用三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測，分析各神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確率和適用性。

本文用二元高階復(fù)雜函數(shù)進(jìn)行測試，并且預(yù)測樣本的取值范圍大于訓(xùn)練樣本，觀測比較在這種情況下三種網(wǎng)絡(luò)擬合程度。選定函數(shù)如式(1)：

(1)

訓(xùn)練時(shí)，從[-3，3]隨機(jī)生成500組數(shù)據(jù)。為了更準(zhǔn)確地反映三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測能力，將自變量x1和x2范圍擴(kuò)展為[-5，5]，步長0.1。

2.2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于二元高階復(fù)雜函數(shù)的逼近

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于復(fù)雜函數(shù)進(jìn)行預(yù)測逼近時(shí)，設(shè)置訓(xùn)練次數(shù)300，學(xué)習(xí)速率為0.3，最小誤差為0.0000001，預(yù)測結(jié)果見圖1。

圖1　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于復(fù)雜函數(shù)的逼近

從圖1中可以看出，BP網(wǎng)絡(luò)對于復(fù)雜函數(shù)預(yù)測準(zhǔn)確率大大降低，完全超出可承受的誤差范圍，所以無法用于更為復(fù)雜的涂層曝曬變化預(yù)測。

2.2.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于二元高階復(fù)雜函數(shù)的逼近

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于復(fù)雜函數(shù)進(jìn)行預(yù)測逼近時(shí)，運(yùn)行結(jié)果見圖2。

圖2　BRF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于復(fù)雜函數(shù)的逼近

從圖2中可以看出，BRF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較好地逼近原函數(shù)數(shù)值，但是存在在局部范圍內(nèi)生成極大或極小的死循環(huán)，如果用于預(yù)測會(huì)存在在多個(gè)區(qū)域嚴(yán)重偏離實(shí)際數(shù)值的情況。

2.2.3GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于二元高階復(fù)雜函數(shù)的逼近

GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于復(fù)雜函數(shù)進(jìn)行預(yù)測逼近時(shí)，運(yùn)行結(jié)果詳見圖3。

從圖3中可以看出，GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠很好地逼近原函數(shù)數(shù)值，但是在某些范圍也會(huì)有一定的誤差，相比前兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其預(yù)測的準(zhǔn)確率和可靠性是最高的同時(shí)，預(yù)測時(shí)的運(yùn)行速度也是最快的。

圖3　GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于復(fù)雜函數(shù)的逼近

基于以上的驗(yàn)證試驗(yàn)可以看出GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜函數(shù)預(yù)測逼近方面具有一定的優(yōu)越性，因此本文選擇使用GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測用網(wǎng)絡(luò)。

3利用GRNN對汽車涂料自然老化色差的預(yù)測

根據(jù)本文規(guī)定當(dāng)預(yù)測的色差數(shù)據(jù)誤差為±1.0時(shí)均為預(yù)測正確范疇，能夠符合絕大多數(shù)廠家要求，并用色差變化值作為老化預(yù)測的判定指標(biāo)。在汽車材料的研發(fā)選材階段，如果預(yù)測一種材料的耐老化性能是否合格的準(zhǔn)確率能達(dá)到70%，那么預(yù)測結(jié)果都是可以被接受的，并且對產(chǎn)品研發(fā)選材具有積極的指導(dǎo)意義。所以只要預(yù)測準(zhǔn)確率能達(dá)到至少70%都是在本文可接受范疇內(nèi)。

利用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，預(yù)測模型建立首先要篩選學(xué)習(xí)樣本，保證樣本的準(zhǔn)確性；其次需合理的設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)輸入層和網(wǎng)絡(luò)輸出層，即分別以不同測量周期的數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入進(jìn)行預(yù)測，然后對預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，在可接受的預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確性的前提下，選擇時(shí)間最短的周期為網(wǎng)絡(luò)的輸入；網(wǎng)絡(luò)建模過程中必須確定最優(yōu)平滑因子，使訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的擬合效果達(dá)到最佳，這也是建模最重要的部分；最后需要對學(xué)習(xí)好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證合格后才能進(jìn)行正式的預(yù)測工作。

3.1樣本的篩選與處理

本文選取的樣本為550種汽車涂層樣板2年自然老化的色差測量數(shù)據(jù)，每種樣板的測量周期均為4個(gè)月。將550組數(shù)據(jù)中的520組做為學(xué)習(xí)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)，剩余的30組數(shù)據(jù)做為未知數(shù)據(jù)用網(wǎng)絡(luò)預(yù)測。以上數(shù)據(jù)均按照MATLAB要求處理成行向量形式。

3.2網(wǎng)絡(luò)輸入層和網(wǎng)絡(luò)輸出層的確定

根據(jù)本文選取樣本的特點(diǎn)，為了獲得最佳輸入層色差值的周期節(jié)點(diǎn)，分別以4個(gè)月、8個(gè)月、12個(gè)月、16個(gè)月和20個(gè)月作為周期節(jié)點(diǎn)，即分別以0到4個(gè)月、0到8個(gè)月、0到12個(gè)月、0到16個(gè)月和0到20個(gè)月的色差數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸入，預(yù)測輸出24個(gè)月的色差值，分析選取各個(gè)節(jié)點(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)輸入時(shí)預(yù)測結(jié)果的可接受性，在所有可接受的節(jié)點(diǎn)中選取所用周期時(shí)間最短的節(jié)點(diǎn)。

五種組合的預(yù)測結(jié)果分別見圖4、圖5、圖6、圖7、圖8。

通過實(shí)驗(yàn)分析，得出以4個(gè)月、8個(gè)月、12個(gè)月、16個(gè)月和20個(gè)月為節(jié)點(diǎn)預(yù)測的準(zhǔn)確率，結(jié)果見表1。

圖4　以4個(gè)月為周期節(jié)點(diǎn)的預(yù)測

圖5　以8個(gè)月為周期節(jié)點(diǎn)的預(yù)測

圖6　以12個(gè)月為周期節(jié)點(diǎn)的預(yù)測

圖7　以16個(gè)月為周期節(jié)點(diǎn)的預(yù)測

圖8　以20個(gè)月為周期節(jié)點(diǎn)的GRNN網(wǎng)絡(luò)逼近

周期節(jié)點(diǎn)/(個(gè)月)48121620正確率/%6070708090

以4個(gè)月的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，準(zhǔn)確率低于預(yù)期值，因此不適合作為輸入層節(jié)點(diǎn)，以8個(gè)月和12個(gè)月的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測準(zhǔn)確率相同，都達(dá)到了預(yù)期要求，但是時(shí)間更短的8個(gè)月顯然占有優(yōu)勢，而以16個(gè)月或20個(gè)月的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測準(zhǔn)確率高，但試驗(yàn)周期太長，如果經(jīng)過長達(dá)20個(gè)月試驗(yàn)后再對24個(gè)月數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測并無實(shí)際意義。因此本文在準(zhǔn)確率符合條件的前提下選擇了試驗(yàn)時(shí)間最短的8個(gè)月作為網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點(diǎn)。下面就以8個(gè)月作為網(wǎng)絡(luò)輸入為例，具體介紹GRNN預(yù)測模型建立的過程。

3.3GRNN的模型建立

3.3.1確定平滑因子

在matlab中，使用交叉驗(yàn)證法尋找最優(yōu)平滑因子，以選定的老化測試數(shù)據(jù)為樣本，在[0，1]范圍內(nèi)設(shè)定平滑因子step為0.01，計(jì)算每個(gè)平滑因子預(yù)測值，然后選定均方差最小的平滑因子為最優(yōu)值，用于實(shí)際的預(yù)測計(jì)算中。均方差的變化曲線見圖9，由圖中可以看出，最優(yōu)平滑因子應(yīng)當(dāng)在0～0.1范圍內(nèi)，根據(jù)計(jì)算值，最終確定最優(yōu)平滑因子為0.04。

圖9　GRNN平滑因子的確定

3.3.2對訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢驗(yàn)

最優(yōu)平滑因子確定之后，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)訓(xùn)練完畢，接下來需要檢驗(yàn)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)。在520組學(xué)習(xí)、訓(xùn)練樣本中隨機(jī)選取20組數(shù)據(jù)，用已訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行預(yù)測，通過分析預(yù)測數(shù)據(jù)可以判斷網(wǎng)絡(luò)的收斂效果。檢驗(yàn)結(jié)果如圖10，為24個(gè)月的數(shù)據(jù)預(yù)測值與實(shí)測值的對比，如圖所示預(yù)測值很好地?cái)M合了實(shí)測值。經(jīng)過對所有數(shù)據(jù)的計(jì)算，學(xué)習(xí)后的網(wǎng)絡(luò)對于已知數(shù)據(jù)的預(yù)測正確率達(dá)到100%，即網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)完畢，可以用于實(shí)際的預(yù)測工作。

圖10　24個(gè)月數(shù)據(jù)擬合的結(jié)果

3.4預(yù)測結(jié)果與分析統(tǒng)計(jì)

利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，對之前選取的30組未參加學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果見表2，經(jīng)統(tǒng)計(jì)，針對24個(gè)月的預(yù)測數(shù)據(jù)，在允許范圍±1.0內(nèi)，正確的有24組，錯(cuò)誤6組，預(yù)測正確率為80%，高于預(yù)期70%正確率，證明GRNN網(wǎng)絡(luò)是可以對不同種類車用涂層色差老化數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的。

表2　預(yù)測結(jié)果

續(xù)表2

序號(hào)實(shí)測值(△E*ab)預(yù)測值(△E*ab)12月16月20月24月12月16月20月24月73.23.54.65.21.92.64.54.883.33.54.54.71.92.64.54.893.13.74.84.61.92.64.54.8104.94.85.56.41.92.64.54.8114.84.85.66.31.92.64.54.8125.15.05.56.41.92.64.54.8132.02.22.92.72.12.02.52.8142.02.33.43.12.12.02.62.8152.12.13.13.12.21.92.62.8162.12.13.23.72.21.92.62.8172.22.33.23.72.21.92.62.8182.32.33.13.52.12.02.62.8190.70.50.80.60.60.70.80.8200.70.50.70.70.60.70.80.8210.70.50.80.70.60.70.80.8221.72.13.34.41.21.61.92.3231.72.23.24.11.11.51.82.1241.62.13.34.11.11.61.82.2250.50.30.40.40.60.70.70.9260.50.30.30.30.60.70.70.9270.50.30.40.30.60.70.70.9280.30.20.30.20.50.70.81.1290.30.30.20.30.50.70.81.1300.30.20.20.20.60.60.70.9

圖11　30組數(shù)據(jù)擬合結(jié)果

圖11是24個(gè)月的預(yù)測值與真實(shí)值的擬合，從圖中可以看出預(yù)測值能夠很好地?cái)M合實(shí)測值，其中也有部分點(diǎn)位存在偏差，預(yù)測值小于實(shí)測值。造成上述現(xiàn)象的可能原因是用于學(xué)習(xí)的樣本數(shù)據(jù)覆蓋面不全，導(dǎo)致部分預(yù)測結(jié)果發(fā)生偏離。以后應(yīng)當(dāng)增多學(xué)習(xí)樣本的數(shù)據(jù)，隨著學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)種類的增多，相信預(yù)測精度也會(huì)隨之提高。

4結(jié)論

本文采用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對汽車涂料色差數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，研究汽車涂料自然老化色差的預(yù)測，通過實(shí)驗(yàn)，主要結(jié)論如下：

(1)通過研究論證，規(guī)定了色差值預(yù)測的允許偏差范圍為1.0。所有的汽車試驗(yàn)都是立足于人，汽車涂料顏色的差異最終也是由人眼評(píng)估，因此只要預(yù)測值與實(shí)測值在人眼可分辨范圍內(nèi)本文都認(rèn)為可接受。

(2)比較了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在函數(shù)逼近方面的能力，通過對復(fù)雜二元函數(shù)的逼近試驗(yàn)，選定了使用GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對汽車涂料自然老化色差的預(yù)測。

(3)通過嘗試以不同周期節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入，尋找最合適的數(shù)據(jù)切分點(diǎn)。最終得出以8個(gè)月周期的數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入最為合適，通過較短周期的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，預(yù)測出后期的老化數(shù)據(jù)，在一定程度上彌補(bǔ)了自然老化試驗(yàn)周期過長的弊端。

(4)以最終建立的GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對未參與學(xué)習(xí)的30組涂料色差老化數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果表明預(yù)測正確率達(dá)到了80%，符合預(yù)期的要求。預(yù)測數(shù)據(jù)作為重要的參考因素能夠即時(shí)參與到涂料產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、開發(fā)及篩選使用過程中。

由于目前數(shù)據(jù)量略少以及所用樣本不能完全代表所有車用涂料，所以通過學(xué)習(xí)、訓(xùn)練所得的GRNN網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測工作中預(yù)測正確率可能會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)，同時(shí)，此次所使用的樣本數(shù)據(jù)未能將測量時(shí)的人工誤差和儀器誤差的影響排除，所以當(dāng)數(shù)據(jù)較小時(shí)，這些誤差的影響會(huì)比較嚴(yán)重，從而誤導(dǎo)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的判定精度。

今后還應(yīng)當(dāng)在數(shù)據(jù)分類、篩選方面多做工作，同時(shí)，盡可能地完善樣本類型數(shù)據(jù)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測適用范圍和正確率都能夠得到提升。以后還可以考慮如何將涂料老化試驗(yàn)的其它主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)加入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這樣就可以對涂層樣本進(jìn)行綜合的預(yù)測。

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中圖分類號(hào)：O 69

Application of ANN in the Prediction for Automotive Coatings Weathering Test

MA Ying-bin，ZHANG Li

(Hainan Tropical Automobile Test Co.，Ltd.，Qionghai 571400，Hainan，China)

Abstract：We try to use the property that neural network can quickly and accurately fit the characteristics of nonlinear function，establish model by using a large number of different types of car coating weathering test data. It’s significance lies in the fact that it can be used to predict the late changes in the later period of the test，and to provide an important guidance for the development and design of automotive coatings.

Key words：general regression neural network，automotive coating，chromatic aberration，weathering test