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基于遗传神经网络的微滤膜通量的预测 总被引:3,自引:0,他引:3
针对BP神经网络在寻优过程中容易陷入局部极小值的缺点,将遗传算法和BP神经网络相结合,构造了一种基于遗传算法的反向传播(GABP)神经网络。网络的训练分为两步:首先利用遗传算法群体寻优策略,采用遗传算法对网络权值和阈值进行全局搜索,保证其落入全局最优点的邻域;然后再用梯度法对网络权值进行细化训练以进一步减小误差,使其收敛于全局最优解或性能很好的近似最优解。网络训练时使用的数据是在不同操作条件 (温度、压力、浓度)下,用标准孔径为0.1 μm 的亲水聚偏氟乙烯微滤膜过滤牛血清白蛋白(BSA)溶液时得到的膜通量实验数据,用训练好的GABP神经网络对微滤膜过滤BSA的膜通量预测研究结果表明,与传统的BP算法相比,GABP神经网络算法改善了网络收敛速度以及膜通量预测的准确度。 相似文献
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原子荧光光度计检定规程推荐使用10%HCl基体砷锑混合溶液对设备进行性能测试,但盐酸杂质含量较高,空白本底高,从而影响测试结果。本工作分别对10%盐酸和5%硝酸+1%盐酸两种不同酸基体中的杂质含量进行了测量,结果表明后者空白中杂质含量明显低于前者(半定量杂质总计数分别为:3.9×108 cps;4.0×105 cps)。在此基础上分别采用两种酸基体溶液在相同测量条件下对原子荧光光度计进行计量性能测试,10%盐酸和5%硝酸+1%盐酸基体溶液的主要测试指标分别为:检出限(砷:0.05,0.03;锑:0.05,0.03)ng;测量重复性(砷:0.8,0.8;锑:1.0,0.8)%,测试结果表明后者优于前者,更适用于原子荧光光度计计量性能测试。 相似文献
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