BP神经网络对陶瓷材料烧结性能预测的研究

被引：8

作者：

曾令可

罗民华

童晓濂

王慧

曾钧

机构：

[1] 华南理工大学材料学院

[2] 华南理工大学材料学院广州

[3] 广州

来源：

关键词：

BP神经网络; 陶瓷材料; 烧结性能;

D O I：

暂无

中图分类号：

TQ174 [陶瓷工业];

学科分类号：

0805 ; 080502 ;

摘要：

用C++语言建立了BP神经网络模型,并用TZP陶瓷材料的烧结性能数据进行训练及预测。预测结果表明,BP神经网络可以用于陶瓷材料的烧结性能的预测,并且精度较高。

引用

页码：63 / 65

页数：3

共 4 条

[1] 材料设计中神经网络结构及有关参数的选取 [J].

曾令可 ;

贺海洋 ;

孙宇彤 ;

童晓濂 ;

张明 .

[2] 人工神经网络技术及其在陶瓷工业中的应用 [J].

曾令可 ;

孙宇彤 ;

贺海洋 ;

童晓濂 .

[3] 人工神经网络及其在窑炉动态温度场的模拟研究 [J].

李明 ;

曾令可 ;

张明 .

[4]

人工神经网络.[M].周继成等编著;.科学普及出版社.1993,