基于优化BP神经网络的中子法检测煤中碳含量

• 作者: 刘林茂 桑海峰 王福利
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 碳含量 遗传算法 BP神经网络 中子法 特征γ射线
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 73-76
• 页数: 4页
• 分类号: TB99
• 字数: 2665字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1158.2006.01.019

摘要

介绍了中子法快速检测煤中碳含量的方法.基于遗传算法(GA)优化的BP神经网络建立了煤中碳含量的检测模型,并结合电厂锅炉燃烧用煤的实测数据进行模型的验证研究.结果表明,该方法对煤中碳含量的检测精度达到了0.5%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福利	东北大学信息科学与工程学院教育部辽宁省流程工业综合自动化重点实验室	200	3025	30.0	44.0
2	刘林茂	东北师范大学物理系	38	234	8.0	11.0
3	桑海峰	东北大学信息科学与工程学院教育部辽宁省流程工业综合自动化重点实验室	15	162	6.0	12.0