原文服务方: 杭州电子科技大学学报(自然科学版)       
摘要:
为研究矿井水中乳化油的去除率,根据实际数据运用人工神经网络方法建立了乳化油去除率与紫外光灯管数量、光照时间、光照深度、粉状活性炭、颗粒活性炭、活性炭纤维6 个因素之间的非线性模型.建立的模型能够有效描述乳化油去除率与各因素之间的关系,同时通过训练好的网络能够找到乳化油去除率较高的最佳控制点.与传统线性回归模型相比,采用人工神经网络方法建立的模型非线性处理能力强,拟合精度高,计算速度快,预测和控制能力强.
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文献信息
篇名 神经网络在矿井水净化处理中的应用
来源期刊 杭州电子科技大学学报(自然科学版) 学科
关键词 人工神经网络 矿井水 去除率
年,卷(期) 2009,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 85-88
页数 4页 分类号 TQ07
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-9146.2009.01.022
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 陈建兰 杭州电子科技大学理学院 21 57 4.0 5.0
2 吴明 杭州电子科技大学理学院 8 13 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络
矿井水
去除率
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
杭州电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-9146
33-1339/TN
chi
出版文献量(篇)
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