一价金属卤化物熔盐系相图特征的规律及预报

用模式识别－人工神经网络结合学键参数的方法，对一价金属卤化物熔盐系相图特征的规律进行了总结和预防，预报结果与实验符合。     

模式识别及应用———配方优化设计系统介绍

介绍了有关模式识别技术及配方优化设计专家系统，这是在经验设计和数据处理领域中的一种新方法。     

若干熔盐相图三元中间化合物的形成规律及其实验验证

运用化学键参数与模式识别或人工神经网络相结合，研究若干熔盐相图中三元化合物的形成规律和形成判据。在此基础上，预报若干未知熔盐相图，结果表明ＣｓＣｌ和ＭｎＳＯ_４间有１：１化合物，经合成、Ｘ射线分析和相图测量，证实ＣｓＣｌ·ＭｎＳＯ_４存在。     

CsCl晶型金属间化合物的熔化类型和熔点的规律性

运用化学键参数和人工神经网络方法总结ＣｓＣｌ晶型金属间化合物熔化类型（同分熔化或异分熔化）和熔点的规律，并试用于熔化类型和熔点的预报或估计。     

人工神经网络在合金钢研制和生产中的应用

本文试用人工神经网络总结合金钢研制数据中的规律，并应用偏相关指数表征各影响因子对合金钢性能影响的程度。计算结果表明，ＩＦ钢的延伸率，耐低温钢的无塑性变形温度预报值与实测值相当符合。根据偏相关指数绝对值的大小判别影响耐深冲钢合格率的主要因素效果亦佳。