钛酸锶钡性能及人工神经网络专家系统设计研究

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第一章 绪论

1.1 引言

1.2 钛酸锶钡粉体的制备方法

1.3表面改性剂的简介

1.4 陶瓷材料的电性能

1.5 钛酸锶钡陶瓷的研究现状

1.6 人工神经网络专家系统在材料的应用

1.7 本文的研究内容

第二章 实验方案与分析方法

2.1 未改性BST及改性BST粉体的制备

2.2 纳米钛酸锶钡粉体对Cr(VI)的吸附实验

2.3 未掺杂BST及LiCu共掺BST基陶瓷的制备

2.4 实验样品分析方法

第三章 改性BST粉体的制备及对Cr(VI)的吸附实验

3.1 引言

3.2 未改性BST粉体的制备与表征

3.3 改性BST粉体的制备与表征

3.4 纳米钛酸锶钡对Cr(VI)的吸附作用

3.5 改性纳米钛酸锶钡对Cr(VI)的吸附作用

3.6 吸附效果测评

3.7 本章小结

第四章 BST陶瓷的制备及其性能研究

4.1 引言

4.2 BST陶瓷的制备及其性能

4.3 Li2CO3和CuO共掺BST基陶瓷的制备

4.7 本章小结

第五章 人工神经网络专家系统的理论与设计

5.1 引言

5.2 人工神经网络专家系统

5.3 人工神经网络专家系统的设计

第六章 基于BP神经网络对改性钛酸锶钡性能的预测

6.1 引言

6.2 变量选择的调节

6.3 网络结构的改变

6.4 确定训练参数，实现单点预测功能

6.5 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 总结

7.2 展望

参考文献

致谢

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