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-中国重要会议论文全文数据库

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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

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【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 , 1998 年 Proceedings of the Third National Conference on Functional Materials and Applications
【作者】	韦江维; 何华辉;
【英文论文作者】	Wei Jiangwei He Huahui (Department of Solid State Electronics; Huazhong University of Science and Technology; Wuhan; 430074; China);
【作者单位】	华中理工大学固体电子学系;
【会议名称】	第三届中国功能材料及其应用学术会议
【英文会议名称】	The Third National Conference on Functional Materials and Applications
【会议地点】	中国重庆
【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
【学会名称】	中国仪器仪表学会仪表材料分会
【主编】	萧庆赞
【关键词】	液相外延; 掺铋钇铁石榴石薄膜; 人工神经网络; BP算法; 含量预测;
【英文论文关键词】	liquid-phase epitaxy; Bi-YIG films; artificial neural network; back-propagation algorithm; content prediction;
【论文摘要】	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。
【英文论文摘要】	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.
【更新日期】	2009-07-21

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