《表8 RBF神经网络模型性能》

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《基于Dynaform与RBF-NSGA-II算法的冲压成形工艺参数多目标优化》

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RBF神经网络模型性能如表8所示，此时最大减薄率与输入向量的可决系数R2为0.98716，最大增厚率与输入向量的可决系数R2为0.98742，表明所训练的网络模型能较好的逼近工艺参数与成形质量之间的复杂非线性关系。测试样本最大减薄率与最大增厚率的MAPE分别为0.0422和0.0162，表明所训练的RBF神经网络模型具有较高的泛化能力。