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摘要:
科用人工神经网络从已有的炉渣分析数据中通过训练求得炉渣中磷含量与相关因素之间的非线性关系,从而预测炉渣中磷的含量.采用的神经网络结构为3-8-1的形式,学习算法采用BP算法.结果表明,网络模型有较高的预测精度,可用于炉渣磷含量的预测和控制.
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文献信息
篇名 人工神经网络分析在黄磷生产中的应用
来源期刊 广东化工 学科 工学
关键词 炉渣 磷含量 人工神经网络 预测
年,卷(期) 2005,(5) 所属期刊栏目 专论与综述
研究方向 页码范围 39-41
页数 3页 分类号 TF53
字数 1957字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-1865.2005.05.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 申明金 川北医学院化学教研室 54 171 8.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
炉渣
磷含量
人工神经网络
预测
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广东化工
半月刊
1007-1865
44-1238/TQ
大16开
广东省广州市越秀区越华路116号
46-211
1974
chi
出版文献量(篇)
33195
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75
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74062
论文1v1指导