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摘要:
针对丙酮精制过程的特点,提出一种基于神经网络的丙酮产品质量分类挖掘方法.首先,讨论了数据挖掘中自变量筛选的方法,包括相关性分析、Fisher指数分析、主成分回归分析以及偏最小二乘回归分析等,综合各种方法分析的结果,对丙酮精制过程中众多的工艺影响因素进行了重要性排序并据此筛选出重要的自变量;以选入的变量作为输入变量,构造基于神经网络的产品质量分类器.实验结果表明,训练后的神经网络分类器在丙酮产品质量分类挖掘中取得了良好的效果.
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文献信息
篇名 基于神经网络的丙酮产品质量分类挖掘
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 分类挖掘 神经网络 自变量筛选 丙酮精制
年,卷(期) 2006,(5) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 183-185
页数 3页 分类号 TP391.4
字数 3148字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2006.05.065
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 王雄 清华大学自动化系 37 702 13.0 26.0
2 熊智华 清华大学自动化系 31 297 9.0 16.0
3 王娇 清华大学自动化系 4 6 2.0 2.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
分类挖掘
神经网络
自变量筛选
丙酮精制
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
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
总被引数(次)
317027
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