稳健估计用于氮化铝金属化工艺的研究

• 作者: 宗祥福 汪荣昌 胡向洋 邵丙铣
• 来源期刊: 功能材料
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 稳健估计 化学镀镍
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 76-77，87
• 页数: 3页
• 分类号: TP18|TQ153
• 字数: 2975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-9731.2001.01.028

摘要

应用化学镀镍的方法实现了氮化铝的金属化.为得到较大的氮化铝金属化层粘附力,运用基于稳健估计的神经网络研究氮化铝金属化中化学镀镍的反应参数与金属层粘附力的关系.为使神经网络更加稳健,本文根据统计学原理,在前馈神经网络基础上,采取稳健估计方法改进神经网络.建立了定量预测粘附力性能的模型,并进行实验验证.确定金属化工艺中稳定的优化工作区域.结果表明,稳健估计方法既有传统神经网络的优点,又有较强的抵抗异常值的能力,具有较广泛的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵丙铣	复旦大学材料科学系	41	234	10.0	13.0
2	汪荣昌	复旦大学材料科学系	15	70	5.0	7.0
3	宗祥福	复旦大学材料科学系	39	315	11.0	16.0
4	胡向洋	复旦大学材料科学系	2	5	1.0	2.0