硅酸盐学报
硅痠鹽學報
규산염학보
JOURNAL OF THE CHINESE CERAMIC SOCIETY
2002年
3期
329-334
,共6页
郭栋%王永力%夏军涛%李龙土%桂治轮
郭棟%王永力%夏軍濤%李龍土%桂治輪
곽동%왕영력%하군도%리룡토%계치륜
钛酸钡%介电性能%人工神经网路%多层反问误差传播算法
鈦痠鋇%介電性能%人工神經網路%多層反問誤差傳播算法
태산패%개전성능%인공신경망로%다층반문오차전파산법
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更丰富的信息, 这对于研究各组分作用规律并获得介电陶瓷多性能指标的优化配方具有重要的指导作用.
人工神經網絡具有巨量併行、結構可變、高度非線性等特點, 其建立數學模型併不需要預先知道太多有關問題揹景的知識, 這尤其適用于陶瓷配方研究中某些機理尚未完全清楚、傳統數學方法無法分析的情況. 本工作將人工神經網絡技術用于介電陶瓷的配方性能分析, 以BaTiO3為研究對象選取瞭幾種摻雜劑, 在均勻實驗設計的基礎上, 用BP人工神經網絡對所得實驗結果進行瞭分析, 併且用圖形化方式直觀地錶達瞭齣來. 根據實驗結果,併與多重非線形迴歸模型相比髮現, 人工神經網絡模型比多重非線形迴歸模型更加準確且能給齣配方組成與性能更豐富的信息, 這對于研究各組分作用規律併穫得介電陶瓷多性能指標的優化配方具有重要的指導作用.
인공신경망락구유거량병행、결구가변、고도비선성등특점, 기건립수학모형병불수요예선지도태다유관문제배경적지식, 저우기괄용우도자배방연구중모사궤리상미완전청초、전통수학방법무법분석적정황. 본공작장인공신경망락기술용우개전도자적배방성능분석, 이BaTiO3위연구대상선취료궤충참잡제, 재균균실험설계적기출상, 용BP인공신경망락대소득실험결과진행료분석, 병차용도형화방식직관지표체료출래. 근거실험결과,병여다중비선형회귀모형상비발현, 인공신경망락모형비다중비선형회귀모형경가준학차능급출배방조성여성능경봉부적신식, 저대우연구각조분작용규률병획득개전도자다성능지표적우화배방구유중요적지도작용.
