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论文成果

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
文献类型：A
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.

上一条：对通用学习网络延迟时间的探索

下一条：用神经网络的方法进行投标报价中的变量选择

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