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成分一结构一性能之间的关系始终是材料科学研究的主题，传统的试错法等经验或半经验的材料研究方法造成了资源、人力和时间上的极大浪费，因此需要从理论上解决材料设计、评价、预报等方面问题．人工神经网络是具有在线学习、记忆和分析推理功能能力的数学方法，它能够获得输入与输出之间的相互关系．其中BP神经网络结构简单、理论研究比较成熟．在材料研究领域中，BP神经网络已用于材料性能的研究与预测，复合材料工艺参数优化和预报，以及对金属的腐蚀研究等方面．