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教授
博士生导师
硕士生导师
性别：女
毕业院校：日本九州大学
学位：博士
所在单位：控制科学与工程学院
办公地点：创新园大厦B601
联系方式：minhan@dlut.edu.cn
电子邮箱：minhan@dlut.edu.cn
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一种基于神经网络的材料成分模型
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论文类型：期刊论文
发表时间：2002-12-25
发表刊物：建筑材料学报
收录刊物：ISTIC、CSCD
卷号：5
期号：4
页面范围：385-389
ISSN号：1007-9629
关键字：神经网络;RBF;预测;材料组分
摘要：为研究如何利用神经网络预测材料化合物构成,建立了一个4层前向型网络.这种网络通过改变神经元非线性变换函数的参数,使连接权调整线性化,从而可提高学习速度,减少计算量,并避免了BP网络存在的易陷入局部极小和收敛速度慢的问题.以CaO-Al2O3-SiO2系统为例进行的仿真研究结果表明,该网络可成功包含材料化合物的构成信息.