文献类型：期刊文章

作　　者：苏盈盈[1,2] 颜克胜[3] 李太福[1] 刘琦[1]

机构地区：[1]重庆科技学院电气与信息工程学院,重庆401331 [2]重庆大学自动化学院,重庆400044 [3]重庆理工大学数学与统计学院,重庆400054

出　　处：《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》

基　　金：重庆市教育委员会科学技术研究基金资助项目(KJ091402;KJ111417);重庆科技学院校内科研基金资助项目(CK2011Z01)

年　　份：2013

卷　　号：32

期　　号：8

起止页码：1137-1140

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA-PROQEUST、IC、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对Cu基非晶合金材料受时间、条件及制备成本的限制,导致获得的热力学性能数据较少,影响新材料的研发问题.提出一种在小样本数据情况下,仍然具有较好泛化能力的Cu基非晶合金热力学性能软测量方法,为新材料配方的优化提供模型参考.通过注入噪声,提出一种小样本数据的扩充方法,增加样本的多样性.考虑样本分布函数的未知,在准则函数中引入信息论的微分熵,建立最大熵准则的神经网络反向传播理论,获得具有较高泛化能力的数学模型.仿真分析表明:该方法可对三元Cu基非晶合金的小样本数据,建立其热稳定性及玻璃形成能力与材料配方之间的非线性关系,模型精度较高.

关 键 词：小样本 随机误差  熵  非晶合金 热稳定性  玻璃形成能力 热力学性能 软测量

分 类 号：N5]