课 程 论 文材料科学基础Fundamentals of Materials Science作 者 姓 名： 张琦 年 级 专 业： 2008 级应用化学 课 程 名 称：人工神经网络在材料科学中的应用与发展学 号： 20085052053 指 导 教 师： 许东利 完 成 日 期： 2011 年 6 月 6 日 成 绩： 信阳师范学院Xinyang Normal University目 录人工神经网络在材料科学中的应用与展望学生姓名：张琦学号：20085052053化学化工学院08 级应化专业课程名称材料科学基础摘 要：人工神经网络因其具有较强的非线性问题处理能力且容错性强而在材料科学中得到广泛的应用．本文对其在材料设计、材料制备工艺优化、塑性加工、热处理等领域的应用进行了探讨，并对其发展前景进行了展望。关键词：人工神经网络；材料科学；应用；展望The applications and prospects of Artifical Neural Networks in Materials ScienceAbstract: Artificial Neural Networks(ANN)is used widely in materials science because it is capable of dealing with non—linear problems and of fault—tolerant．In the paper，its application to materials design，optimization of process parameters，plastic processing，heat treatment is summarized and the prospects of ANN are discussed．Keywords: artificial neural networks；metallurgical industry；application；prospect引 言人工神经网络[1](Artifical Neural Networks)是用来模拟人脑结构及智能特点的一个国际前沿研究领域，它具有独特的大规模并行分布处理及学习联想能力，力图模拟生物神经系统[2]．与其他传统模型相比，它具有以下独特的优点[3]：较强的非线性问题处理能力；对噪声和不完整信息具有低敏感性，抗噪声能力好；在运行过程中依动态数据库对周围环境具有自适应能力而自我调整、完善、发展使误差达到最小，以提高运行精度；能很好的完成多变量模式识别；能对过程实现在线响应，在系统中可以在线使用．尽管网络的具体类型很多，但其基本类型都是由大量的计算单元(神经元)广泛相互理解而构成的并行处理网络．由于他们的综合特点和人类的智能相似，故具有大规模并行、分布式存贮和处理、自组织、自适应的学习能力，适用于处理需要同时考虑许多因素和条件的不精确和模糊的信息问题，可以解决专家系统和统计分析方法不易解决的问题．其应...
