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利用人工神经网络对化学传感器的晶格畸变进行了深入研究.实验结果表明:传感原件钙掺杂钛酸铅薄膜材料随合成参数的变化而呈现不同的晶格畸变度,该参数通过X射线粉末衍射精细结构确定,并作为人工神经网络的输出变量；合成参数作为输入变量,以MatlabTM作为操作平台,利用三层识别方法对传感元件的纳米结构进行评估与预测.实验结果与预测结果十分吻合,因此神经网络与传统实验方法结合,可以对传感原器件的性能进行准确快捷评估.