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摘要:
研究了基于神经网络的ZrO2-SiC材料中原位SiC生成量预报模型,运用材料制备过程中的工艺参数,实现了SiC生成量的预报.结果表明:本模型具有良好的预报效果,人工神经网络是材料性能定量预报的一种有效方法.
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文献信息
篇名 ZrO2-SiC材料中原位SiC生成量预报的神经网络模型
来源期刊 硅酸盐通报 学科 工学
关键词 神经网络 性能预报 反应烧结 原位复合
年,卷(期) 1999,(3) 所属期刊栏目 研究工作快报
研究方向 页码范围 56-59
页数 分类号 TB3|TQ17
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-1625.1999.03.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 隋智通 131 2116 26.0 40.0
2 张培新 11 228 8.0 11.0
3 阎加强 3 127 3.0 3.0
4 单松高 2 6 1.0 2.0
5 伍卫琼 1 6 1.0 1.0
传播情况
(/次)
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (6)
同被引文献  (1)
二级引证文献  (3)
1994(1)
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1996(2)
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1999(0)
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2007(2)
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  • 二级引证文献(0)
2009(1)
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2010(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2011(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2012(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2014(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
神经网络
性能预报
反应烧结
原位复合
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
硅酸盐通报
月刊
1001-1625
11-5440/TQ
16开
北京市朝阳区东坝红松园1号中材人工晶体研究院733信箱
80-774
1980
chi
出版文献量(篇)
8598
总下载数(次)
10
总被引数(次)
58151
论文1v1指导