无机化学学报

人工神经网络模型在非ABO₃型希土复氧化物电阻率特性分析中的应用

RECOGNITION OF THE RESISTANCE RATE OF R.E.COMPLEX OXIDES OF NON-ABO₃ TYPE BY NEURAL NETWORK

作者	单位
蔡煜东	中国科学院上海冶金研究所, 上海 200050
甘骏人	中国科学院上海冶金研究所, 上海 200050
姚林声	中国科学院上海冶金研究所, 上海 200050
刘洪霖	中国科学院上海冶金研究所, 上海 200050
陈念贻	中国科学院上海冶金研究所, 上海 200050

摘要: 目前,人工神经网络在模式识别及其他领域的应用引起了普遍的关注.本文叙述“反向传播”神经网络模型,算法和在非ABO₃型希土复氧化物电阻率分析中的应用,实验结果表明,神经网络的判别正确率为100%,因此,该方法可望成为化合物分析,材料设计的辅助手段.

关键词: 神经网络模式识别化合物分析材料设计

基金项目:

Abstract: At present,neural network has brought wide attention in pattern recognition and other fields.The back-propagation neural network model,algorithm and its application to the predictin of the resistance rate of R.E.complex oxides of non-ABO₃ type were presented in this paper.The experimental results showed that the correct rate of neural network reached 100%.Therefore the neural network method might be referred as an assistant technique for analysis of compound and material design.

Keywords: neural network pattern recognition analysis of compound material design

投稿时间：1992-02-25

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蔡煜东,甘骏人,姚林声,刘洪霖,陈念贻.人工神经网络模型在非ABO₃型希土复氧化物电阻率特性分析中的应用[J].无机化学学报,1993,9(3):256-259.

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