| 人工神经网络与催化剂优化设计 |
| |
| 引用本文： | 孟令宇,李宇锋. 人工神经网络与催化剂优化设计[J]. 自动化博览, 2002, 19(6): 48-49 |
| |
| 作者姓名： | 孟令宇 李宇锋 |
| |
| 作者单位： | 1. 中国华电工程,集团,公司
2. 北京理工大学自动控制系 |
| |
| 摘 要： | 在进行催化剂的配方设计时，由于其机理非常复杂，系统特性高度非线性化，各因素的交互作用比较明显，且催化理论中包含大量的非数值知识，难以进行定性或定量的描述，用传统的计算方法难以进行催化剂优化设计。 人工神经网络是由大量的简单单元——形式神经元高度错综复杂连接而成的网络系统。神经网络能实现任意的非线性映射，因此有可能对非线性系统进行建模；神经网络具有高度的并行结构，易于直接并行处理，因此可以获得非常快的总体处理能力；神经网络具有学习和适应能力，可以根据要研究的过去的数据记录来训练神经网络，还可以在线…
|
| 关 键 词： | 制备过程 工艺参数 人工神经网络 催化剂 优化设计 |
| 文章编号： | 1003-0492(2002)06-0048-02 |
| 修稿时间： | 2002-10-28 |
Artificial Neural Network |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
