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基于灰色神经网络技术的陶瓷电性能分析
引用本文:钟珞,周宏,陈文,童琪薇.基于灰色神经网络技术的陶瓷电性能分析[J].武汉理工大学学报,2004,26(1):22-24.
作者姓名:钟珞  周宏  陈文  童琪薇
作者单位:1. 武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉,430070
2. 武汉理工大学材料科学与工程学院,武汉,430070
摘    要:运用灰色神经网络理论,研究了掺杂SrTiO3多功能陶瓷氧化热处理过程中,氧化热处理条件对介电性能和压敏性能的影响。根据各种参数的主行为因素的多少,运用GNNM(1,1)、GNNM(1,2)、GNNM(1,3)模型进行分析,并且建立了相应的GNNM(2,1)灰色神经网络模型。

关 键 词:灰色神经网络  GNNM(2,1)  SrTiO3
文章编号:1671-4431(2004)01-0022-03
修稿时间:2003年9月20日

Analysis of Ceramic's Electricity Performance Based on Gray Neural Network
ZHONG Luo ,ZHOU Hong ,CHEN Wen ,TONG Qi-wei.Analysis of Ceramic''''s Electricity Performance Based on Gray Neural Network[J].Journal of Wuhan University of Technology,2004,26(1):22-24.
Authors:ZHONG Luo  ZHOU Hong  CHEN Wen  TONG Qi-wei
Affiliation:ZHONG Luo 1,ZHOU Hong 1,CHEN Wen 2,TONG Qi-wei 1
Abstract:This paper, using the method of gray neural network model (GNNM), studies the effect to dielectric performance and voltage-sensitive performance of doped SrTiO_3 multifunction ceramic, which are in the course of oxidation heat-treating and under certain conditions. According to the effect brought by the main action factors of various parameters, we adopt three models, which are GNNM(1,1), GNNM(1,2) and GNNM(1,3), to analyze the problem. Moreover, we put forward a new corresponding gray neural network model GNNM(2,1).
Keywords:gray neural network  GNNM(2  1)  SrTiO_3
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