摘要：建立了粒子群算法優(yōu)化的人工神經網絡預測模型。以工藝參數為輸入變量,以單因素試驗得到的Ni-Fe合金鍍層的性能指標為輸出變量,將粒子群算法優(yōu)化的人工神經網絡預測模型的預測結果與傳統BP神經網絡預測模型的預測結果進行了比較。結果表明:粒子群算法優(yōu)化的人工神經網絡預測模型具有更高的預測精度。通過建立模型得到了各個工藝參數對Ni-Fe合金鍍層性能指標的評價指標權重。當電流密度為1.0~1.5A/dm2、鍍液溫度為45℃、攪拌速率為1 000~1 200r/min時,Ni-Fe合金鍍層的表面粗糙度和腐蝕速率均處于較低水平。