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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.