《表4 理想评价指标表：基于离散型Hopfield神经网络的挤压AZ31B镁合金力学性能分类评价的研究》

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《基于离散型Hopfield神经网络的挤压AZ31B镁合金力学性能分类评价的研究》

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将图6的仿真分类结果与表3中数据所对应的拉伸试验结果进行对比发现，Hopfield神经网络对于这6组试验数据的分类全部正确，这说明本文构建的Hopfield神经网络可以对受多种工艺参数影响的AZ31B镁合金试样的力学性能状态进行判断，具有一定的工程实用价值。