基于神经网络的化工过程测量数据在线校正技术的研究

研究了人工神经网络在化工过程测量数据校正中的应用，提出了新的样本构造方法和神经网络的在线训练策略。对某乙烯装置裂解气分离系统测量数据，应用自行设计开发的改进算法的神经网络与数据校正系统集成运行，结果表明基于神经网络的数据校正技术能对测量数据中所含的随机误差和过失误差进行同时校正，提高过程数据的精度和校正过程的稳定性，同时满足数据校正的实时性要求。     

化学产品工程的理论和技术

随着市场竞争的加剧，以产品需求为导向开发满足最终使用性能的化学品成为化学工程研究发展的一个重要趋势。本文介绍了化学产品工程概念的产生和发展，论述了分子产品工程、配方产品工程、柔性制造过程等化学产品工程各个子领域的关键技术、应用和研究进展。     

反馈神经网络在动态过程数据校正中的应用

以全混流反应器为例 ,对反馈神经网络在动态过程数据校正中的应用进行了研究 ,并对 Elman网络及其改进形式进行了比较。由校正结果得出 ,Elman网络引入自反馈后 ,能更好地反映系统的动态特性。     

基于反馈神经网络的动态化工过程数据校正

对基于反馈神经网络的化工过程动态数据校正方法进行了研究,实现了自反馈增益的网络结构和动态反向传播算法。连续搅拌槽反应器实例的应用结果表明,反馈网络能快速、有效地校正动态过程测量数据。该方法仅依赖于历史测量数据,无需掌握过程本身的精确模型及测量噪声的参数,克服了应用过程机理模型对化工动态过程进行数据校正的局限性。     

聚合物载药微球活性组分控释性能的动力学模拟

将聚合物载药微球的溶解扩散模型与药代动力学模型相结合,计算了载药微球的药物控释性能的浓度时间曲线.采用叠加法计算了多次投药所产生的稳态药物浓度特征,探讨了释放速率、给药时间间隔对药物浓度曲线的影响.相对于口服药物溶液,微球中的药物通过载体的控制释放,血药浓度峰值有很大的降低,多次给药时载药微球的药物浓度波动也有大幅度的减小;适当的溶解速率可减小药物浓度波动,同时也满足治疗所要求的浓度值.