| 基于BP神经网络的陶瓷裂纹釉釉面效果预测模型及应用 |
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| 引用本文： | 柳炳祥,洪晶,方泽军,程功勋. 基于BP神经网络的陶瓷裂纹釉釉面效果预测模型及应用[J]. 中国陶瓷, 2007, 43(4): 31-34 |
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| 作者姓名： | 柳炳祥 洪晶 方泽军 程功勋 |
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| 作者单位： | 1. 景德镇陶瓷学院,景德镇,333000
2. 北京工业大学,北京,100022 |
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| 摘 要： | 人工神经网络具有巨量并行、结构可变和高度非线性等特点,其建立数学模型并不需要预先知道太多有关问题背景的知识,这尤其适用于陶瓷釉研究中某些机理尚未完全清楚、传统数学方法无法分析的情况[1]。将人工神经网络技术用于裂纹釉的配方性能分析,以釉面裂纹为研究对象,选取了8种釉料的化学成分,在均匀实验设计的基础上,用BP人工神经网络对所得实验结果进行了分析,并且用图形化方式直观地表达了出来。根据实验结果,人工神经网络模型能较准确地预测出陶瓷的釉面效果,从而为研究裂纹釉提供了一种新的思路和有效手段。
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| 关 键 词： | 裂纹釉 人工神经网络 BP神经网络 釉面效果 裂纹 预测 |
| 文章编号： | 1001-9643(2007)04-0031-04 |
| 修稿时间： | 2007-02-06 |
BASED ON BP NEURAL NETWORK POTTERY CRACKLE GLAZE''''S FORECAST MODELS AND APPLICATION |
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| Liu Bingxiang,Hong Jing,Fang Zejun,Cheng Gongxun. BASED ON BP NEURAL NETWORK POTTERY CRACKLE GLAZE''''S FORECAST MODELS AND APPLICATION[J]. China Ceramics, 2007, 43(4): 31-34 |
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| Authors: | Liu Bingxiang Hong Jing Fang Zejun Cheng Gongxun |
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| Affiliation: | 1 Jingdezhen Ceramic Institute, Jingdezhen 333000; 2 Beijing University of Technology, Beijing 100022 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | crackle glaze Artificial Neural Network BP Neural Network glaze effect crackle prediction |
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