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采用基于COM组件的混合编程技术编写了BP网络模型预测软件，并用该软件对封接玻璃SiO2-Al2O3-PhO—R2O系统的玻璃样品进行了热膨胀系数预测。预测结果表明，模型对给定组成玻璃热膨胀系数的预测值与实际测试值的相对误差在4％以内，该方法在对耐温耐压封接玻璃的配方设计中可起到重要作用。
基于神经网络的封接玻璃热膨胀系数研究
【摘 要】
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采用基于COM组件的混合编程技术编写了BP网络模型预测软件，并用该软件对封接玻璃SiO2-Al2O3-PhO—R2O系统的玻璃样品进行了热膨胀系数预测。预测结果表明，模型对给定组成玻璃热
【机 构】
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重庆材料研究院,国家仪表功能材料工程技术研究中心,北京环鼎科技有限责任公司
【出 处】
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功能材料
【发表日期】
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2012年B11期
【基金项目】
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重庆市科技攻关资助项目（2011AC4205）
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