人工神经网络对NaNbO₃基陶瓷介电性能的预测研究

摘要： NaNbO₃基陶瓷在电介质储能领域具有极大的应用潜力。研究在对NaNbO₃基复合陶瓷材料开展实验研究的基础上，基于人工神经网络方法构建BP神经网络与优化的GA-BP神经网络模型，以磷酸盐玻璃相的添加量、烧结温度、烧结时间作为输入，介电性能（介电常数与介电损耗）作为输出，对NaNbO₃基复合陶瓷材料的介电性能开展预测研究。结果表明，通过GA-BP网络预测的介电常数相对误差最...