[发明专利]一种基于神经网络算法预测玻璃介电损耗的方法有效
| 申请号： | 202110723077.1 | 申请日： | 2021-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN113312852B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 赵谦;赵明;刘鑫;陈阳;匡宁 | 申请（专利权）人： | 南京玻璃纤维研究设计院有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/06 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 210012 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络算法预测玻璃介电损耗的方法，属于玻璃性能预测技术领域。所述方法通过采用分子模拟和机器学习相结合的方法预测玻璃的介电损耗，自动寻找到描述玻璃介电损耗的关键基因，并具有拓展到更多玻璃组分体系的外推能力，可以在玻璃内部结构未知的情况下通过数据驱动，建立玻璃组分和性能的关联，在给定组分配比的情况下预测玻璃的介电损耗，减少了实验试错的成本，可以提高新型玻璃的研发效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 算法 预测 玻璃 损耗 方法 | ||
【主权项】：
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