基于反向神经网络的陶瓷材料Vickers硬度预测

• 作者: 刘玉婷 孙德明 张长强 王永国 许崇海
• 来源期刊: 中国陶瓷工业
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 陶瓷材料 Vickers硬度 预测
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 31-33
• 页数: 3页
• 分类号: TQ174.1
• 字数: 2513字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2874.2005.03.009

摘要

误差反向传播神经网络(BP网络)具有能够正确逼近非线性映射关系的优点,将其运用到复相结构陶瓷材料Vickers硬度预测当中,克服了陶瓷材料研究中单因素实验法不能正确反映Vickers硬度与添加组分多因素之间复杂非线性关系的弱点,通过硬度预测和试验验证表明,该方法可行有效,为快捷、经济地开发研制新的陶瓷材料提供了新的思路和有效手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许崇海		68	413	11.0	16.0
2	孙德明	山东大学材料科学与工程学院	7	46	4.0	6.0
3	刘玉婷		9	61	5.0	7.0
4	张长强		2	2	1.0	1.0
5	王永国		1	1	1.0	1.0