基于神经网络和遗传算法建立的氧化铁红生产工艺优化模型

• 作者: 赵启明
• 来源期刊: 无机盐工业
• 关键词: 人工神经网络 遗传算法 氧化铁红
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 56-58
• 页数: 3页
• 分类号: TQ015
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4990.2008.08.019

摘要

在氧化铁红生产中,产品质量和生产工艺优化是一个关键的问题.利用遗传算法与人工神经网络技术(GA-ANN)相结合的方法,建立了氧化铁红产品质量预报与生产工艺优化模型.网络结构设计采用遗传算法以及自适应和加动量项调整学习速率等措施,避免了复杂优化问题陷入局部最小的问题.将该模型应用到氧化铁红生产中,能使操作条件始终保持在优化状态,有利于挖掘生产潜力.在线应用表明:该模型具有高的学习精度和快的收敛速度,预报氧化铁红的三氧化二铁质量分数,允许误差小于3%的命中率可达90%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵启明	北京大学化学与分子工程学院	1	3	1.0	1.0