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利用遗传神经网络对正规溶液模型组元交互作用能进行了改进，使之更接近实际溶液活度模型，并将其应用于MnOSiO2及CaO—Al2O3二元渣系的组元活度计算．由于实际溶液的性质不同于正规溶液，在模型对交互作用能国ΩMnSi和ΩSi—Mn的计算时发现，Ωij不仅是温度和组成的函数，而且在相同的温度和组成时，Ωij≠Ωji．通过将该模型的计算结果与大量文献数据进行对比研究，发现该模型具有很强的非线性拟合能力，能准确地预报实际溶液组元活度值．