【摘 要】
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应用原子参数－人工神经网络研究了ＭＭ′Ｏ３型的复氧化物的熔点与原子参数之间的关系，并利用已知样本集训练的人工神经网络对ＭＭ′Ｏ３型复氧化物的熔点用“留一法”进行了预报，预报结果与实测
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应用原子参数－人工神经网络研究了ＭＭ′Ｏ３型的复氧化物的熔点与原子参数之间的关系，并利用已知样本集训练的人工神经网络对ＭＭ′Ｏ３型复氧化物的熔点用“留一法”进行了预报，预报结果与实测值符合较好，误差一般小于５％。研究结果表明，选择适当的原子参数－人工神经网络算法可以用于Ｍ２Ｏ３Ｍ′２Ｏ３系形成的ＭＭ′Ｏ３型复氧化物的熔点的预报。
The relationship between the melting point and the atomic parameters of MM’O3 type complex oxides was studied by means of the atomic parameter-artificial neural network. The melting point of the MM’O3 type complex oxide was estimated by using the artificial neural network trained by the known sample set. Leave a law "for the forecast, forecast results and measured values in good agreement, the error is generally less than 5%. The results show that the selection of an appropriate atomic parameter - artificial neural network algorithm can be used to predict the melting point of MM’O3 type complex oxide formed by M2O3M’2O3 system.
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