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熄弧时间 - 深度神经网络拟合
基于 TensorFlow.js 在浏览器中实时训练多层感知机
📊 数据集管理 (本地存储)
🔄 重新训练模型
栅片数量 (X₁)
栅片厚度 (X₂)
栅片间距 (X₃)
迎角 (X₄)
熄弧时间 (Y)
操作
数量 (X₁)
厚度 (X₂)
间距 (X₃)
迎角 (X₄)
熄弧时间 (Y)
➕ 添加数据
训练进度 (Epochs)
0 / 500
当前 Loss (MSE):
等待或已完成...
拟合优度 (R²)
--
神经网络通常能获得更高的 R²
🎯 AI 寻优推荐
等待模型训练完成...
预测最短时间 (Y)
--
推荐数量 (X₁)
--
推荐厚度 (X₂)
--
推荐间距 (X₃)
--
推荐迎角 (X₄)
--
训练损失曲线
实际值 vs 预测值
残差分布图