Черкасов В.Д., Юркин Ю.В. и др. Прогнозирование в цепочке структура-технология-свойства композиционных материалов с помощью нейронной сети

Саранск: Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарева, 2009 (?). — 68 с.Приводятся исследования по выбору архитектуры нейронной сети, исследуются алгоритмы построения нейронной сети, устанавливается адекватность получаемых результатов, разрабатывается методика применения нейронных сетей при прогнозировании составов различных классов композиционных материалов в цепочке структура-технология-свойства. Анализ модели нейронной сети проводили в среде MatLAB 7.0. Для решения задачи получения зависимости свойств композиционного материала от свойств компонентов, входящих в его состав, а так же от технологии его изготовления был создан программный продукт «NeuroComposite». При его разработке ставилась цель получения зависимости между составом композиционного материала, технологией его получения и его свойствами.Сообщения.
Стратегии выявления зависимостей между свойствами композиционных материалов и их составом.
Выбор архитектуры и алгоритма обучения многослойной нейронной сети при решении задач прогнозирования свойств композитов.
Определение оптимального количества экспериментов для обучения нейронной сети.
Сравнение результатов работы нейронной сети и регрессионного анализа.
Применение нейронной сети для определения оптимального состава матрицы композиционного материала.
Применение нейронной сети для прогнозирования свойств композиционных материалов.
Применение нейронной сети для определения зависимости свойств пенообразователя от технологии его изготовления.
Применение программного продукта «NEUROCOMPOSITE» Для решения задач прогнозирования свойств композиционных материалов.