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神经网络方法在ABO3型稀土复氧化物电阻率特性研究中的应用
引用本文:蔡煜东 刘洪霖. 神经网络方法在ABO3型稀土复氧化物电阻率特性研究中的应用[J]. 计算机与应用化学, 1993, 10(1): 49-53
作者姓名:蔡煜东 刘洪霖
作者单位:中国科学院上海冶金研究所,中国科学院上海冶金研究所,中国科学院上海冶金研究所,中国科学院上海冶金研究所,中国科学院上海冶金研究所 上海 200050,上海 200050,上海 200050,上海 200050,上海 200050
摘    要:研究了神经网络的一典型模型—反向传播(B-P)模型在稀土复氧化物电阻率特性分类中的应用,验证了该方法的可靠性,并与主成分法进行了比较。实验结果与理论分析表明,神经网络方法优于传统的模式识别方法。

关 键 词:稀土复氧化物 电阻率 人工神经网络

PREDICTION OF THE RESISTANCE RATE OF R. E. COMPLEX OXIDES OF ABO_3 TYPE BY NEURAL NETWORK
Cai Yudong Liu Honglin Gan Junren Yao Linshen Chen Nianyi. PREDICTION OF THE RESISTANCE RATE OF R. E. COMPLEX OXIDES OF ABO_3 TYPE BY NEURAL NETWORK[J]. Computers and Applied Chemistry, 1993, 10(1): 49-53
Authors:Cai Yudong Liu Honglin Gan Junren Yao Linshen Chen Nianyi
Abstract:The prediction of the resistance rate of R.E. complex oxides of ABO_3 type by backpropagation model, which is one of the typical neural network was studied. The success rate reached 100%, which shows its reliability. Both the experimental results and theoretical analysis indicate that the neural network method is much bettel than PCA method in quality.
Keywords:R.E. complex oxides of ABO3 type Resistance rate Artificial neural network Pattern recognition
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