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ANN-原子参数法预报合金相晶型及晶格常数
1
作者
姚树文
郭进
+1 位作者
王学业
陈念贻
《物理化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
1996年第9期809-811,共3页
运用人工神经网络方法,以二元合金组成元素的电子结构为基本特征,对二元合金相晶型作了区分,进一步对其晶格常数作了预报,结果令人满意.
关键词
神经网络
晶型
晶格常数
合金相
原子参数法
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职称材料
题名
ANN-原子参数法预报合金相晶型及晶格常数
1
作者
姚树文
郭进
王学业
陈念贻
机构
中国科学院上海冶金研究所
出处
《物理化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
1996年第9期809-811,共3页
基金
国家自然科学基金
文摘
运用人工神经网络方法,以二元合金组成元素的电子结构为基本特征,对二元合金相晶型作了区分,进一步对其晶格常数作了预报,结果令人满意.
关键词
神经网络
晶型
晶格常数
合金相
原子参数法
Keywords
Artificial neural network, Atomic structure, Crystal type, Lattice constant
分类号
TG113.12 [金属学及工艺—物理冶金]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ANN-原子参数法预报合金相晶型及晶格常数
姚树文
郭进
王学业
陈念贻
《物理化学学报》
SCIE
CAS
CSCD
北大核心
1996
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