- 用神经网络分析建筑材料成分的构成
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- 论文类型： 会议论文
- 发表时间： 2001-08-10
- 卷号： Vol.2
- 页面范围： 641-645
- 关键字： 神经网络;RBF;建筑材料;材料成分分析
- 摘要： 本文旨在讨论如何用人工神经网络(ANN)的方法预测材料化合物的构成,介绍一种自组织学习的聚类算法,建立一个四层前馈神经网络.其中,输入信息通过两层隐层映射到输出层,且两层隐层之间为有选择的连接,连接准则由输出样本中包含的信息决定.并以CaO-AL<2,>O<3,>-SiO<2,>系统为例进行仿真研究.仿真结果表明,通过学习,该网络可成功的包含材料化合物的构成信息,并具有较高的泛化能力.
