A virtual-sample technology based artificial-neural-network for a complex data analysis in a glass-ceramic system

Wen Qi-Ye; Zhang Huai-Wu; Yang Qing-Hui

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A virtual-sample technology based artificial-neural-network for a complex data analysis in a glass-ceramic system

机译：基于虚拟样本技术的人工神经网络，用于玻璃陶瓷系统中的复杂数据分析

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Artificial neural network has becoming a mainstream technology in the domain of complex materials data analysis.Based on a slag glass-ceramic system we brought forward a virtual sample technology to increase the training samples by fluctuating the content of main compositions in a proper small amplitude.Simulation results proved that a good virtual sample set can not only improve the network's prediction ability considerably,but can also suppress the"overtraining"phenomenon.Therefore a virtual sample improved neural network model can learn the relationship from a small size experimental data set and give an accurate and stable prediction for the test samples.This is more helpful to the material data analysis and can facilitate the design and development for new materials.

机译：人工神经网络已经成为复杂材料数据分析领域的主流技术。基于矿渣微晶玻璃系统，我们提出了一种虚拟样品技术，通过以适当的小幅度波动主要成分的含量来增加训练样品。仿真结果表明，良好的虚拟样本集不仅可以显着提高网络的预测能力，而且可以抑制“过度训练”现象。因此，虚拟样本改进的神经网络模型可以从小规模的实验数据集中学习这种关系并给出对测试样品的准确和稳定的预测。这将有助于材料数据分析，并有助于新材料的设计和开发。

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来源
《Journal of Ceramic Processing Research. (Text in English)》 |2008年第4期|共5页
作者
Wen Qi-Ye; Zhang Huai-Wu; Yang Qing-Hui;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类硅酸盐工业;
关键词
Artificial neural network; Material Data Analysis; Virtual sample technology; Slag Glass-Ceramics.;

机译：人工神经网络;材料数据分析;虚拟样品技术;炉渣微晶玻璃。;

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