【摘 要】
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人工神经网络具有巨量并行、结构可变、高度非线性等特点, 其建立数学模型并不需要预先知道太多有关问题背景的知识, 这尤其适用于陶瓷配方研究中某些机理尚未完全清楚、传统
【机 构】
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清华大学材料科学与工程系新型陶瓷与精细工艺国家重点实验室,北京理工大学化工与材料学院
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人工神经网络具有巨量并行、结构可变、高度非线性等特点, 其建立数学模型并不需要预先知道太多有关问题背景的知识, 这尤其适用于陶瓷配方研究中某些机理尚未完全清楚、传统数学方法无法分析的情况. 本工作将人工神经网络技术用于介电陶瓷的配方性能分析, 以BaTiO3为研究对象选取了几种掺杂剂, 在均匀实验设计的基础上, 用BP人工神经网络对所得实验结果进行了分析, 并且用图形化方式直观地表达了出来. 根据实验结果,并与多重非线形回归模型相比发现, 人工神经网络模型比多重非线形回归模型更加准确且能给出配方组成与性能
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