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神经网络用于精确预言含F铋系高温超导的T_C
ANN Applied to Predict Accurately T_C of BiPbSrCaCuOF Superconductors
【摘要】 本工作通过选取适当的拓朴结构,特别是对零电阻转变温度 T_c 的数据采用压缩与还原的技术处理,建立了一个基于误差反向传播(简记为 B-P)算法的人工神经网络。该网络可根据制备含 F 铋系高温超导材料的几个主要实验参数,相当精确地预言此类超导体的 T_c。本方法显然具有一般意义,从而有力地促进了材料的计算机辅助设计的研究工作,使之进一步趋于成熟。
【Abstract】 By selecting a proper topologie structure,especially by compressing and re- ducing the Tcdata,we have established an ANN(artificial neural network)Based on the B-P learning algorithm,which can be used to predict guite accurately Tc of the F-droped ceramic supercondoctors from some of their experimental parameters.The present work is of gener- ality and thus has prompted the development of computer-aided materials design.
【关键词】 人工神经网络;
B-P 学习算法;
材料设计;
零电阻转换温度 T(?);
【Key words】 Artifcal neural network; Back Propagation algorithm; Material design; Ceramic temperature;
【Key words】 Artifcal neural network; Back Propagation algorithm; Material design; Ceramic temperature;
- 【文献出处】 铁道师院学报 , 编辑部邮箱 ,1996年01期
- 【分类号】TQ174.1
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