技术总结
本发明涉及基于BP神经网络的防眩玻璃化学侵蚀工艺参数优化方法，包括以下步骤：S1：数据处理取；S2：确定侵蚀温度及侵蚀时间的优化范围；S3：利用BP神经网络构建侵蚀温度、侵蚀时间与玻璃透过率的关系模型；S4：BP神经网络寻优搜索；本发明利用BP神经网络对防眩玻璃化学侵蚀的工艺参数进行优化，BP神经网络具有高映射能力，可以实现从输入到输出的任意非线性映射，利用BP神经网络高映射能力和泛化能力建立温度、时间与透过率之间的非线性关系可解决受复杂因素影响的参数优化问题。
技术研发人员：禹建丽;李金钟
受保护的技术使用者：郑州航空工业管理学院
文档号码：201610553477
技术研发日：2016.09.05
技术公布日：2017.02.22