人工神经网络与催化剂优化设计 |
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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 |
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作者姓名: | 孟令宇 李宇锋 |
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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 |
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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…
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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 |
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