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基于人工神经网络激光烧蚀制备PDPhSM基纳米复合薄膜聚合效率的预测
被引量:
7
1
作者
唐普洪
宋仁国
+1 位作者
柴国钟
张奇志
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第7期953-958,共6页
为有效缩短脉冲激光烧蚀制备有机硅聚合物聚二苯基硅亚甲基硅烷(PDPhSM)基纳米复合薄膜工艺中繁琐的实验过程,分别采用多层前馈(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络对PDPhSM基纳米复合薄膜的制备工艺与聚合效率之间的关系进行建模,...
为有效缩短脉冲激光烧蚀制备有机硅聚合物聚二苯基硅亚甲基硅烷(PDPhSM)基纳米复合薄膜工艺中繁琐的实验过程,分别采用多层前馈(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络对PDPhSM基纳米复合薄膜的制备工艺与聚合效率之间的关系进行建模,并将其运用到聚合效率的预测中去,讨论了激光能量密度、环境压强、靶衬距离、沉积时间和聚合效率之间的关系。克服了以往单因素实验法不能正确反映制备工艺和聚合效率之间复杂的非线性关系的弱点。预测和验证结果均表明实验值和网络预测值之间相对误差都在10%以内,但径向基函数神经网络较多层前馈神经网络能够更精确、更可靠地逼近它们之间的非线性关系。该方法为有效、快捷、经济地开发研制PDPhSM基纳米复合薄膜提供了新的思路和有效手段。
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关键词
薄膜
pdphsm
基纳米
复合
薄膜
激光烧蚀
聚合效率
人工神经网络
原文传递
基于人工神经网络-粒子群算法激光烧蚀制备PDPhSM基纳米复合薄膜的工艺优化
被引量:
2
2
作者
唐普洪
宋仁国
+1 位作者
柴国钟
毛杰
《材料科学与工艺》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期122-125,128,共5页
为有效缩短脉冲激光烧蚀制备有机硅聚合物聚二苯基硅亚甲基硅烷(Polydiphenylsilylenemethyle,PDPhSM)基纳米复合薄膜工艺中繁琐的试验过程,本文将用径向基函数(Radial BasisFunction,RBF)人工神经网络对聚合物PDPhSM基纳米复合薄膜的...
为有效缩短脉冲激光烧蚀制备有机硅聚合物聚二苯基硅亚甲基硅烷(Polydiphenylsilylenemethyle,PDPhSM)基纳米复合薄膜工艺中繁琐的试验过程,本文将用径向基函数(Radial BasisFunction,RBF)人工神经网络对聚合物PDPhSM基纳米复合薄膜的制备工艺与聚合效率之间的关系进行建模;讨论了激光能量密度、环境压强、靶衬距离、沉积时间和聚合效率之间的关系.在此基础上,采用粒子群(Particle Swarm Optimiza-tion,PSO)算法对其进行工艺优化,200代以后,粒子素质明显提高,k值趋近于0,群体达到了最优,工艺参数的优化结果较为满意.从而为薄膜材料工艺优化研究探索了一条崭新的途径.
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关键词
pdphsm
基纳米
复合
薄膜
激光烧蚀
径向基函数神经网络
聚合效率
粒子群优化
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职称材料
题名
基于人工神经网络激光烧蚀制备PDPhSM基纳米复合薄膜聚合效率的预测
被引量:
7
1
作者
唐普洪
宋仁国
柴国钟
张奇志
机构
浙江工业大学机械制造及自动化教育部重点实验室
北京机械工业学院计算机及自动化系
出处
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第7期953-958,共6页
基金
浙江省自然科学基金青年科技人才培养项目(R405031)
浙江省教育厅专项任务(20051441)资助课题
文摘
为有效缩短脉冲激光烧蚀制备有机硅聚合物聚二苯基硅亚甲基硅烷(PDPhSM)基纳米复合薄膜工艺中繁琐的实验过程,分别采用多层前馈(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络对PDPhSM基纳米复合薄膜的制备工艺与聚合效率之间的关系进行建模,并将其运用到聚合效率的预测中去,讨论了激光能量密度、环境压强、靶衬距离、沉积时间和聚合效率之间的关系。克服了以往单因素实验法不能正确反映制备工艺和聚合效率之间复杂的非线性关系的弱点。预测和验证结果均表明实验值和网络预测值之间相对误差都在10%以内,但径向基函数神经网络较多层前馈神经网络能够更精确、更可靠地逼近它们之间的非线性关系。该方法为有效、快捷、经济地开发研制PDPhSM基纳米复合薄膜提供了新的思路和有效手段。
关键词
薄膜
pdphsm
基纳米
复合
薄膜
激光烧蚀
聚合效率
人工神经网络
Keywords
thin films
pdphsm
matrix nanocomposite thin film
laser ablation
polymerization efficiency
artificial neural network
分类号
O484.1 [理学—固体物理]
原文传递
题名
基于人工神经网络-粒子群算法激光烧蚀制备PDPhSM基纳米复合薄膜的工艺优化
被引量:
2
2
作者
唐普洪
宋仁国
柴国钟
毛杰
机构
浙江工业大学机械制造及自动化教育部重点实验室
嘉兴职业技术学院机电与汽车分院
出处
《材料科学与工艺》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期122-125,128,共5页
基金
浙江省自然科学基金青年科技人才培养项目(R405031)
浙江省教育厅专项项目(20051441)
文摘
为有效缩短脉冲激光烧蚀制备有机硅聚合物聚二苯基硅亚甲基硅烷(Polydiphenylsilylenemethyle,PDPhSM)基纳米复合薄膜工艺中繁琐的试验过程,本文将用径向基函数(Radial BasisFunction,RBF)人工神经网络对聚合物PDPhSM基纳米复合薄膜的制备工艺与聚合效率之间的关系进行建模;讨论了激光能量密度、环境压强、靶衬距离、沉积时间和聚合效率之间的关系.在此基础上,采用粒子群(Particle Swarm Optimiza-tion,PSO)算法对其进行工艺优化,200代以后,粒子素质明显提高,k值趋近于0,群体达到了最优,工艺参数的优化结果较为满意.从而为薄膜材料工艺优化研究探索了一条崭新的途径.
关键词
pdphsm
基纳米
复合
薄膜
激光烧蚀
径向基函数神经网络
聚合效率
粒子群优化
Keywords
pdphsm
matrix nanocomposite thin film
laser ablation
radial basis function neural networks
polymerization efficiency
particle swarm optimization
分类号
TB43 [一般工业技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工神经网络激光烧蚀制备PDPhSM基纳米复合薄膜聚合效率的预测
唐普洪
宋仁国
柴国钟
张奇志
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
7
原文传递
2
基于人工神经网络-粒子群算法激光烧蚀制备PDPhSM基纳米复合薄膜的工艺优化
唐普洪
宋仁国
柴国钟
毛杰
《材料科学与工艺》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
2
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职称材料
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