人工神经网络自适应化学辩识系统
基本信息
结项摘要
将人工神经网络与化学模式识别相结合，组成包括数据库、知识库在内的KDPA专家系统，可用于新化合物，新材料的计算机予报，化学，化工过程的优化，以及若干无机物系相图特征（中间化合物形成，化学配比、熔化类型和熔点等）的估算，已用于宝山钢铁厂等合金钢研制和生产优化，以及固体火箭推进剂，VPTC材料的配方和工艺设计，氩镍电池材料设计等方面，效果良好，在KDPA基础上，建立卤化物熔盐系相图特征予报专家系统，在予报基础上合成并发现了一批新的中间化合物，用类似方法研究合金相图予报也有结果，据此修正了合金元胞模型理论，扩大了该理论的应用范围，在此基础上在国际国内发表论文49篇，专著一部将出版。.
项目摘要
项目成果
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暂无此项成果
数据更新时间：2023-05-31
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