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摘要:
论文采用神经网络模型对催裂化分馏塔的产品质量进行在线预测分析,采用CLISP与Visual C++语言混合编程的方法,开发基于网络环境下实时在线的故障诊断专家系统.这两种技术相结合,克服了各自的缺陷,实现了优势互补.结果表明该模型具有较高的精度,与化验值的拟合成度较好,给予了在线操作指导,减少了质量事故,提高了经济效益.
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文献信息
篇名 CLIPS专家系统与神经网络在FCCU分馏塔装置的应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 CLIPS 神经网络 催化裂化 分馏塔
年,卷(期) 2005,(3) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 222-225
页数 4页 分类号 TP182
字数 5487字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.03.069
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 郭翠梨 天津大学化工学院 43 391 12.0 18.0
2 杨淑莹 天津理工学院计算机科学与工程系 43 422 10.0 18.0
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研究主题发展历程
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CLIPS
神经网络
催化裂化
分馏塔
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
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