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人工神经网络用于预测液相外延掺铋石榴石薄膜中铋的含量
The Application of Artificial Neural Network in Predicting of Bismuth Content for Bi-Substituted LPE Garnet Films
【Author】 Wei Jiangwei He Huahui (Department of Solid State Electronics,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan,430074,China)
【机构】 华中理工大学固体电子学系；
【摘要】 分析了Bi-YIG磁光薄膜材料生长及其特点,建立了用于预测Bi-YIG外延膜中Bi含量的BP网络模型,提出了一种改进的BP算法—误差条件逆传播学习算法。实验证明,这种仿真设计方法能准确预测Bi的含量;为该领域材料设计打下了基础。
【Abstract】 The growth and properties of Bi-YIG magnetooptic film materials are analysed,the artificial neural network(ANN) model—Back-Propagation(BP) network model,which is used to predict the bismuth content in Bi-YIG films,was established.An algorithm of error-condiction Back-Propagation(ECBP) is presented based on the BP algorithm.It is proved that the model and the algorithm could successfully predict the bismuth content.It is also a basis for further materials design.
【Key words】 liquid-phase epitaxy； Bi-YIG films； artificial neural network； back-propagation algorithm； content prediction；
- 【会议录名称】 第三届中国功能材料及其应用学术会议论文集
- 【会议名称】第三届中国功能材料及其应用学术会议
- 【会议时间】1998-10-13
- 【会议地点】中国重庆
- 【分类号】TB383.2
- 【主办单位】中国仪器仪表学会仪表材料分会、中国金属学会功能材料分会、中国化学会、中国物理学会发光分科学会、机械工业部重庆仪表材料研究所、北京有色金属研究总院、清华大学、中国科技大学、南京大学、吉林大学、东北大学、北京科技大学、天津大学、重庆大学、四川联合大学、电子科技大学、福州大学、北京航空航天大学、湖南大学、大连理工大学、华中理工大学、北京工业大学、合肥工业大学、《功能材料》编辑部、重庆市科学技术委员会