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一种基于神经网络的材料成分模型

韩敏  程磊  席剑辉  王立久  
【摘要】:为研究如何利用神经网络预测材料化合物构成 ,建立了一个 4层前向型网络 .这种网络通过改变神经元非线性变换函数的参数 ,使连接权调整线性化 ,从而可提高学习速度 ,减少计算量 ,并避免了BP网络存在的易陷入局部极小和收敛速度慢的问题 .以CaO Al2 O3 SiO2 系统为例进行的仿真研究结果表明 ,该网络可成功包含材料化合物的构成信息

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