人工神经网络在陶瓷材料分类中的应用
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３相关 数 据 采集 与计 算
＾曩或 睛 ｌ 破 型 舯 捧 蛏 霸 端
鞭 ＾概 霓
序 号 名 称 １ 黑 粘土 ２ 宽城 土 ３ 广 西 白泥 ４ 贵 溪 高岭 土 ５ 高岭土 ６ 明 水 土 ７ 紫木 节 ８ 上 店土 ９ 四 班 瓷上 １ Ｏ 东北膨 润 土 １１ 宜＊ 紫砂 ｌ２ 宜 ＊红 泥
陡 童 捧妊 姑
第一步输入学 习矢量ｘ和期望得 出的输出 矢 量 Ｙ， 及 相 关 的 阀值 Ｍ和 各 种 网 络 数 艟＾ 据 ，再 者 就 是 权 值 ，根 据 函 数 ｆ（ｘ）进 行 计 算 ，其 中过程会进行 自我调整 ，误差 函数 Ｅ会 沿 着 向 下 的梯 度 减 少 误差 ，一 直 到 达 到相 对 精确 的精 度 位置 ，整个 训练 过 程就 算 完成 了 。
对陶瓷产品本 身的质量要求也更高了，而陶瓷材料众多 ，种类驳杂 ，现在还很难有一个衡
量的标准配方 ，什么瓷器要用什么材料 ，如何科学合理的规划材料配方 ，这对 中国陶瓷的
品牌 化 、全 球化 形 成 了一 个 巨大 的挑 战 ，也 是 当今 亟待解 决 的一 个 问 题 。
２ＢＰ神 经 网络
据 ，输出层以４个矢量 ，３个参数０，１个参
数为１。其 中九个节点分别对应不同的参 数 。 在 计 算 过 程 中 会 不 断 进 行 训 练 和 调 籀出晨
输 出 捧 瞳 觉
整。ＢＰ网络的学 习过 程简单易懂 ，就 是 顺传 播 到 逆传 播 再训 练 吸 收学 习 的过 程 。 髓譬屉
人 工 神 经 网络 是 人 们 试 图为 了模 拟 出人 脑 神经 运 动 而研 制 的 一 套 算法 或 者 也 可 以称 为
一 种 信 息 处 理 系统 。 自 １９４３年 ＭＣ Ｃｕｌｌｏｃｈ等 人 首 次提 出神 经 网络 模型 以来 ，神 经 网络 蓬 勃
发展 ，获得了广泛的应用。如今已经有ＢＰ网络 、ＡＲＴ网络 、Ｋｏｈｏｎｅｎ网络等数十种神经 网
人
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技 术 创 新 ｌ ５５
本文研究ＢＰ神经 网络在 陶瓷 中的应用 ，收集了十二种 陶瓷材料样本 ，应用神经 网络
学习，将 陶瓷材料样本进行 了分类研 究。
工神 经 １引言
我 国 陶 瓷产 业发 展 迅 速 ，面 对 更加 多样 化 的市 场 挑 战和 人们 对 陶 瓷产 品要 求 的提 高 ，
络模型 ，而在陶瓷领域应用最多的是ＢＰ神经网络。ＢＰ神经网络的自学习、高容错和处理性
能好 ，对陶 瓷样 本 检测 、分析 有 重大 的作 用 。
本文选择三层ＢＰ神经网络 ，讨论陶瓷材料样本的分类 问题 ，陶瓷材料样本见表１，输
入层 为 ＳｉＯ 、ＡＩ。０ 、Ｆｅ一０ 、ＣａＯ、ＭｇＯ、Ｋ２０、Ｎａ２０、Ｔｉｏ 、ＩＬ这 九 个 节 点 ，作 为矢 量数
６ ３４
ｌ ８ ０５ １ ７ ７ Ｏ ４２ ０ ４５ ２ ７０ ０．２９ Ｏ
６．６６
类 别 一 类 一 类 一 类 一 类 二 类 二 类 ： 类 二 类 三 类 三 类 四 粪 四 粪
表 １ 陶瓷 原料 训 练样 本数 据 集
由 上 图表 １可 知 各 种 类 别 土 的 化 学 性 质 和 比 列 ，一 类 土 的 ＳｉＯ，成分 相对 二 类 土 来 说较 高 ，大概 在 ５０％以上 ，其 中存 在 很 多 的不 溶 于 水 的 二氧 化 硅 ，这 也 是 我 们对 一 类 土 的 主要 辨别因素之一 ，而一类土的Ａ１—０普遍含量都在３０％左右 ，为质地 比较硬的氧化铝 ，主要代
３１ ４４ １ ００ １ ９９ ０ ６８ ２ ５ ５ ２ ０６ Ｏ
７ ４４
３５ ８９ １ ９４ ４０ ４１ Ｏ ７ ７
０ １ ５ ０ １ ４ ０ ５４ ０．０６ ０ ００ ９．６４ Ｏ ６６ Ｏ．１Ｏ Ｏ．０８ ０ ６ ７ ０．１ ０ ｌ４ Ｏ０
３ ５．９ Ｏ ０．９０ ２ ０９ Ｏ ４０ ０．１ ６ ０ １９ ０ ９５ １ ６ ９８
Hale Waihona Puke Ａｌ，Ｏ Ｆｅ ０． ＣａＯ ＭｇＯ ＬＯ Ｈａ ０ ＴｉＯ· 【Ｌ
２１ ７８ Ｏ ６ ３ ０ ８９ ０ ０３ ０ ７６ Ｏ ２８ １ ２ ０ １ ６ １ ９
３Ｏ ０１ ０ ３０ ０．４６ ０ ４０ ０ ４７ ０ １１ ０ １ ０ ０ ９ ３
２６ ７ ３ １．４４ ０ ２ ７ ０ ５ ５ ２ １ ３ ０．１ ９ １．４４ ９．９ ２
３７ ４９ ０ ８ ２ ０ ４ ５ ０．５ ５ １ ０ ０ ３０ ｌ １ ６ ６ ９６
】４ ５ ７ Ｏ ６０ ０ ８ ２ ０】６ ３ ８８ ０．０７ Ｏ
３．６ｌ
１３ ３３ １ ６６ １ ６７ ２ ４Ｏ ２．ｏ８ Ｏ ３４ ０
８ ２１
２１．２ ７ ８． ７ ０ ４４ ０．２９ １．７７ Ｏ ２２ ０
我们 在 市面 上看 到 的 大部 分 紫砂 壶为 什 么呈 现 出红 色 的原 因 。
度 、耐磨性 ，硬度 ，热膨胀系数会有提高。对于釉料来说 ，它的含量提高 ，会提高釉料的
温度 ，其主要代表为东北膨润土。而第四类土的主要特征很 明显 ，就是Ｆｅ…０的含量远远超
出前 三类土的含量 ，该类土的特点也显而易见 ，含铁量高 ，外部表象为红色或者暗红色 ，
结构上较为疏松 ，质地不够紧密 ，较为松软 ，其典型土质代表为宜兴紫砂 ，这也是为什么
表 的 原料 为高 岭 土 。 二类 土 Ａ１ ０ 的 含量 都 在 ３５％左 右 ，结 构 成 片状 ，性 质 硬而 脆 弱 ，结 晶
程度很弱 ，二类土的主要代表就是上店土。而三类土ＳｉＯ 含 量极高 ，玻璃性质强 ，二氧化
硅是构成陶瓷坯体和釉料的一种主要成分。对于陶瓷坯体来说 ，它含量高 ，产品的烧结温
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陡 童 捧妊 姑
第一步输入学 习矢量ｘ和期望得 出的输出 矢 量 Ｙ， 及 相 关 的 阀值 Ｍ和 各 种 网 络 数 艟＾ 据 ，再 者 就 是 权 值 ，根 据 函 数 ｆ（ｘ）进 行 计 算 ，其 中过程会进行 自我调整 ，误差 函数 Ｅ会 沿 着 向 下 的梯 度 减 少 误差 ，一 直 到 达 到相 对 精确 的精 度 位置 ，整个 训练 过 程就 算 完成 了 。
对陶瓷产品本 身的质量要求也更高了，而陶瓷材料众多 ，种类驳杂 ，现在还很难有一个衡
量的标准配方 ，什么瓷器要用什么材料 ，如何科学合理的规划材料配方 ，这对 中国陶瓷的
品牌 化 、全 球化 形 成 了一 个 巨大 的挑 战 ，也 是 当今 亟待解 决 的一 个 问 题 。
２ＢＰ神 经 网络
据 ，输出层以４个矢量 ，３个参数０，１个参
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人 工 神 经 网络 是 人 们 试 图为 了模 拟 出人 脑 神经 运 动 而研 制 的 一 套 算法 或 者 也 可 以称 为
一 种 信 息 处 理 系统 。 自 １９４３年 ＭＣ Ｃｕｌｌｏｃｈ等 人 首 次提 出神 经 网络 模型 以来 ，神 经 网络 蓬 勃
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本文研究ＢＰ神经 网络在 陶瓷 中的应用 ，收集了十二种 陶瓷材料样本 ，应用神经 网络
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我 国 陶 瓷产 业发 展 迅 速 ，面 对 更加 多样 化 的市 场 挑 战和 人们 对 陶 瓷产 品要 求 的提 高 ，
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本文选择三层ＢＰ神经网络 ，讨论陶瓷材料样本的分类 问题 ，陶瓷材料样本见表１，输
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表 １ 陶瓷 原料 训 练样 本数 据 集
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３５ ８９ １ ９４ ４０ ４１ Ｏ ７ ７
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我们 在 市面 上看 到 的 大部 分 紫砂 壶为 什 么呈 现 出红 色 的原 因 。
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温度 ，其主要代表为东北膨润土。而第四类土的主要特征很 明显 ，就是Ｆｅ…０的含量远远超
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结构上较为疏松 ，质地不够紧密 ，较为松软 ，其典型土质代表为宜兴紫砂 ，这也是为什么
表 的 原料 为高 岭 土 。 二类 土 Ａ１ ０ 的 含量 都 在 ３５％左 右 ，结 构 成 片状 ，性 质 硬而 脆 弱 ，结 晶
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硅是构成陶瓷坯体和釉料的一种主要成分。对于陶瓷坯体来说 ，它含量高 ，产品的烧结温