钛酸钡纳米粉体的制备及表征

利用草酸盐共沉淀法合成BaTiO3纳米粉体,通过XRD分析、DTA-TG分析、IR分析及TEM形貌分析等分析手段,对制得的粉体进行了表征和测试,结果表明合成的BaTiO3粉体为单纯的立方相,粒径均匀,颗粒大小在30 nm左右,无严重的团聚现象.     

Ag0.9Li0.1(Nb0.7Ta0.3)O3纳米粉体的制备及性能研究

采用柠檬酸-草酸混合配体法合成出Ag0.9Li0．1（Nb0．7Ta0．3）O3复合氧化物纳米粉体,应用TG—DTA、XRD、IR、TEM等分析手段对该陶瓷粉体的制备条件进行了研究,并对其性能进行了表征;研究结果表明：该纳米瓷粉的合成温度为800℃,灼烧时间为2小时,粉体平均粒径大约为45nm,无严重的团聚现象。用传统成瓷工艺在1040℃下制得瓷件的介电常数ε大干500,优于固相法制得瓷件的性能。     

(Ag0.9Na0.1)(Nb0.6Ta0.4)O3纳米粉体结构与介电性能

针对微波介质瓷料系统成瓷过程中介电损耗较大且成瓷温度较高的问题,采用湿化学法制备(Ag0.9Na0.1)(Nb0.6Ta0.4)O3粉体,并采用XRD、IR和TEM等分析方法进行表征.结果表明,800℃灼烧3h所得晶体为三方晶系,平均粒径为34nm.采用这种瓷粉在1060℃制得的瓷件,介电常数ε=508,介电损耗tanδ=4.6×10-4,温度系数αc=-440×10-6/℃,电阻率ρv>1012Ω·cm;当Nb∶Ta=0.7∶0.3,成瓷温度为950℃时,即可获得NPO温度特性.瓷件的介电性能优于固相法,且成瓷温度下降.     

构建BP网络结构方法分析

本给出了影响BP网络训练诸因素的初始值的确定方法，总结了在训练过程中各参数调整的方法，并探讨了误差公式的形式问题。     

神经网络模型在竞技运动理论中的应用

在体育理论的研究中， 往往是利用回归模型或灰色模型对运动成绩进行预测． 本文把神经网络模型方法引入体育研究中， 利用前传网络（Ｆｅｅｄ＿ｆｏｒｗａｒｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ） 进行三级跳远成绩预测，得到了良好的拟合结果． 我们认为， 通过建立神经网络模型去研究运动竞技训练理论是有意义的，值得进一步探讨和研究     

Ag_(0.9)Na_(0.1)(Nb_(0.6)Ta_(0.4))O_3纳米粉体的制备及介电性能研究

采用柠檬酸凝胶法合成(Ag0.9Na0.1)(Nb0.6Ta0.4)O3复合氧化物纳米粉体,应用x射线衍射(XRD)、透射电镜(TEM)和电子衍射方法对该纳米瓷粉进行了表征,并对该瓷粉烧结的陶瓷进行了SEM分析和介电性能研究;研究结果表明:该系列纳米瓷粉的合成温度为800℃,灼烧时间为3小时,瓷粉平均粒径大约为40nm,无严重的团聚现象;系统在1040℃~1060℃的范围内可烧结成致密的陶瓷,介电性能方面较固相法制备产品有明显改善,其具体表现在介电常数增大,介电损耗减小。     

第三产业前景预测的神经网络方法

利用神经网络方法，基于非确定性多因素时间序列数学预测模型，对第三产业的产值比重和就业比重同时进行预测，得到了很高的预测精度，与传统回归方法对比，这一方法合理，、可取、适应面广、稳定性好，运算快，值得更深研究。     

BP网络的统计意义及实例分析

作为计算机理论与技术发展的产物之一－神经网络,对它的研究正方兴未艾,其中,BP网络的应用研究越来越广泛。从软件工程学的角度,BP网络是一个“黑匣子”,但事实上,它具有深刻的数学意义。本推导了BP网络是传统回归模型的推广,具有广阔的应用前景,并给出了应用实例,进一步揭示了BP网络具有传统统计方法不可替代的作用。