【摘 要】
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该文主要探讨人工神经网络在电子陶瓷材料研究中的应用.一方面,把人工神经网络应用于ZnO压敏陶瓷材料的配方设计.另一方面,把人工神经网络方法应用于纳米陶瓷材料气敏传感器
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该文主要探讨人工神经网络在电子陶瓷材料研究中的应用.一方面,把人工神经网络应用于ZnO压敏陶瓷材料的配方设计.另一方面,把人工神经网络方法应用于纳米陶瓷材料气敏传感器检测信号的处理.该文首先讨论了人工神经网络原理、神经元的数学模型、神经网络信息处理的数学过程、反向传播（BP）学习算法、BP算法的数学表达、BP算法的执行步骤以及如何采用监督学习方式、误差纠正学习规则、反向传播算法建立多层前馈网络（BP网络）等问题.在研究人工神经网络应用于ZnO压敏陶瓷材料的配方设计时,该文提出一种以拟合误差曲线和预报误差曲线为依据的选择网络参数,优化网络结构的方法.在研究如何应用人工神经网络方法于纳米陶瓷材料气敏传感器检测信号的处理时,该文提出一种把人工神经网络方法与周期性变温检测技术相结合,从而提高气敏传感器的灵敏度和选择性的新方法.应用MATLAB神经网络工具箱中的有关函数,编制成可在MATLAB环境中运行的网络（三层）训练程序tra_net.m和网络仿真（拟合/预报）程序sim_net.m,实现了神经网络建模,应用该神经网络处理周期性变温检测乙醇和醋酸混合气体的电导-温度曲线,得到了较好的分类和识别效果.
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