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利用神经网络预测阴离子共偶碱金属卤化物二元系的相图特征
1
作者
韩相明
《河南科学》
2000年第4期374-377,共4页
利用Kohonen自组织特征映射神经网络来判定二元碱金属卤化物体系是否可以形成共晶体 ,对三个体系(其中一个体系不形成共晶体 ,两个体系形成共晶体 )的预测结果完全正确。在预测共晶温度和共晶体的组成时 ,使用了 6 5 1拓扑结构的误差反...
利用Kohonen自组织特征映射神经网络来判定二元碱金属卤化物体系是否可以形成共晶体 ,对三个体系(其中一个体系不形成共晶体 ,两个体系形成共晶体 )的预测结果完全正确。在预测共晶温度和共晶体的组成时 ,使用了 6 5 1拓扑结构的误差反向传播神经网络 ,训练算法为自适应逆传播算法 ,对四个二元体系中共晶体的组成预测表明 ,均方根误差为 0 .0 5 35 ,平均相对误差为 1.77% ,对四个体系共晶温度的预测显示 ,均方根误差为 13 .48℃ ,平均相对误差为 1.11%。
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关键词
相图特征
神经网络
阴离子
碱金属卤化物
二元系
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职称材料
题名
利用神经网络预测阴离子共偶碱金属卤化物二元系的相图特征
1
作者
韩相明
机构
平原大学化工系
出处
《河南科学》
2000年第4期374-377,共4页
文摘
利用Kohonen自组织特征映射神经网络来判定二元碱金属卤化物体系是否可以形成共晶体 ,对三个体系(其中一个体系不形成共晶体 ,两个体系形成共晶体 )的预测结果完全正确。在预测共晶温度和共晶体的组成时 ,使用了 6 5 1拓扑结构的误差反向传播神经网络 ,训练算法为自适应逆传播算法 ,对四个二元体系中共晶体的组成预测表明 ,均方根误差为 0 .0 5 35 ,平均相对误差为 1.77% ,对四个体系共晶温度的预测显示 ,均方根误差为 13 .48℃ ,平均相对误差为 1.11%。
关键词
相图特征
神经网络
阴离子
碱金属卤化物
二元系
Keywords
feature of phase diagram
deural network
composition of eutactics
eutactic temperature
分类号
O642.542 [理学—物理化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
利用神经网络预测阴离子共偶碱金属卤化物二元系的相图特征
韩相明
《河南科学》
2000
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