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'''基于人工神经网络的RPV辐照脆化专家系统'''中子辐照引起RPV辐照脆化导致其性能降低，其中韧脆转变温度是RPV辐照脆化评价的重要指标。目前，国内关于RPV辐照脆化的研究主要沿用国外的一些经验，缺乏自主知识产权 <ref>[https://www.sohu.com/a/207378023_99938617 自主知识产权与专利的区别] ，搜狐，2017-11-29 </ref> 的RPV辐照数据库和相应的RPV辐照脆化预测模型，而采用机器学习等方法研究RPV中子辐照下性能的影响因素以及变化规律是高效、低成本手段。

本案例分析整理了国内外现有的辐照监督数据，提取RPV辐照损伤性能数据与关键影响参数，建立RPV材料辐照损伤数据库 <ref>[https://www.sohu.com/a/143344849_604699 细数常用数据库有哪些] ，搜狐，2017-05-25 </ref> ，数据量达数千条；通过数据挖掘技术，在已有数据的基础上构件了24个RPV材料辐照后性能预测的模型，并与经验公式比较验证模型的精度；将模型与数据库耦合，最终形成了集存储、查询、预测为一体的C/S模式界面友好的RPV材料辐照脆化专家系统。