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人工神经网络法用于V-PTC材料诸性能的预报 被引量:4

ARTIFICIAL NEURAL NETWORK METHOD APPLIED TO PREDICTION OF MULTIPLE PROPERTIES OF V PTC MATERIALS
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摘要 人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANNs)是一类试图模拟生物体神经系统结构的新型信息处理系统.文中用反向传播网络研究V-PTC材料诸性能与其配方及工艺间的关系,通过B-P算法建立了V-PTC材料诸性能与其配方及工艺间的非线性映照关系,根据V-PTC材料的优化配方和工艺条件,计算机预报相应材料诸性能的结果与实验值相一致. The Artificial Neural Network is a new type of information processing system based on modelling the neural system structure of the human brain. It can be used to extract useful information from the experimental data of V-PTC materials. The nonlinear relationships between the multiple properties and the affecting factors including technical conditions and compositions are available by using the B-P algorithm. The results of computer-aided prediction of the multiple properties of V-PTC matarials have been proved to be consistent with the experimental values.
机构地区 上海大学
出处 《应用科学学报》 CAS CSCD 1996年第3期375-378,共4页 Journal of Applied Sciences
关键词 V-PTC材料 神经网络 模式识别 过电流保护 设计 V-PRC materials srtificial neural network pattern recognition computational chemistry
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