矿渣微晶玻璃材料设计神经网络模型

摘要： 研究了人工神经网络在矿渣微晶玻璃材料设计中的应用。采用基于变尺度法的新学习算法建立了三层前馈型神经网络,发现当网络结构为M-2M-1,取一定范围内的学习误差时,网络具有很好的学习效果。研究证明,建立的人工神经网络模型学习速度快,收敛稳定,强壮性好,能根据较少的实验样本有效抽取矿渣微晶玻璃组成、工艺和性能之间的内在规律,是进行微晶玻璃材料设计的有力工具。