材料科学与工程学报
材料科學與工程學報
재료과학여공정학보
MATERIALS SCIENCE AND ENGINEERING
2003年
1期
44-47
,共4页
优化算法%主成分分析%神经网络%遗传算法%优化设计%陶瓷材料
優化算法%主成分分析%神經網絡%遺傳算法%優化設計%陶瓷材料
우화산법%주성분분석%신경망락%유전산법%우화설계%도자재료
简要介绍三种现代优化算法,综合利用主成分降维技术、人工神经网络技术和遗传算法技术,在V-PTC材料介电性能和五个影响因素之间建立神经网络模型,然后应用遗传算法搜索最高电阻值和相应的配方.结果表明:现代优化算法在分析合理选择的样本数据,总结其中的数值规律,进而对材料性能进行优化设计方面,具有重要的应用价值.
簡要介紹三種現代優化算法,綜閤利用主成分降維技術、人工神經網絡技術和遺傳算法技術,在V-PTC材料介電性能和五箇影響因素之間建立神經網絡模型,然後應用遺傳算法搜索最高電阻值和相應的配方.結果錶明:現代優化算法在分析閤理選擇的樣本數據,總結其中的數值規律,進而對材料性能進行優化設計方麵,具有重要的應用價值.
간요개소삼충현대우화산법,종합이용주성분강유기술、인공신경망락기술화유전산법기술,재V-PTC재료개전성능화오개영향인소지간건립신경망락모형,연후응용유전산법수색최고전조치화상응적배방.결과표명:현대우화산법재분석합리선택적양본수거,총결기중적수치규률,진이대재료성능진행우화설계방면,구유중요적응용개치.
