【摘 要】
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日用陶瓷釉料配方的研制和优化是一个周期长、投入大、结果难以预料的实验过程。本文采用LabVIEW虚拟平台实现配方虚拟实验和优化系统,通过B样条神经网络的非线性逼近能力对
【机 构】
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陕西科技大学电气与信息工程学院,陕西科技大学材料科学与工程学院
【基金项目】
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陕西省科技统筹创新工程计划项目(2012KTCQ01-19);陕西省科技攻关项目(2011K06-06);西安市未央区科技计划项目(201304);陕西科技大学科研启动基金(BJ10-05);陕西科技大学学术骨干培育计划(XSG2010010);大学生创新训练项目(201210708013)
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日用陶瓷釉料配方的研制和优化是一个周期长、投入大、结果难以预料的实验过程。本文采用LabVIEW虚拟平台实现配方虚拟实验和优化系统,通过B样条神经网络的非线性逼近能力对陶瓷釉料配方的实验进行精确的逼近,并利用粒子群优化算法对该神经网络的釉料的最优配方进行搜索和优化。仿真结果表明,把B样条神经网络、粒子群优化算法与LabVIEW虚拟平台相结合的方法大大降低了配方实验成本,缩短了实验周期。
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