【摘 要】
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研究了人工神经网络在矿渣微晶玻璃材料设计中的应用.采用基于变尺度法的新学习算法建立了三层前馈型神经网络,发现当网络结构为M-2M-1,取一定范围内的学习误差时,网络具有很
【机 构】
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电子科技大学微电子与固体电子学院,深圳大学师范学院化学与生物学系
【基金项目】
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广东省自然科学基金，广西科学基金
论文部分内容阅读
研究了人工神经网络在矿渣微晶玻璃材料设计中的应用.采用基于变尺度法的新学习算法建立了三层前馈型神经网络,发现当网络结构为M-2M-1,取一定范围内的学习误差时,网络具有很好的学习效果.研究证明,建立的人工神经网络模型学习速度快,收敛稳定,强壮性好,能根据较少的实验样本有效抽取矿渣微晶玻璃组成、工艺和性能之间的内在规律,是进行微晶玻璃材料设计的有力工具.
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