用人工神经网络模拟与控制苯甲酸重结晶实验

• 作者: 谢普会 高光芹 黄红梅
• 来源期刊: 化学教育
• 关键词: 苯甲酸重结晶 人工神经网络 模拟与控制 实验教学
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 实验课教学
• 页码范围: 22-26
• 页数: 5页
• 字数: 3917字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13884/j.1003-3807hxjy.2015070076

摘要

在正交实验设计与分析的最佳条件水平组合内,对活性炭比(A)、溶剂用量(C)2个因素进行加密实验,用人工神经网络构建实验条件与苯甲酸产率、质量的关系模型,以实现苯甲酸产率、质量模拟和实验条件控制.模拟与控制的研究结果表明,提出的人工神经网络模型(BARE)对快速滤纸类型的实验具有较高的预测能力,准确度可达99％以上.基于该模型编制的MATLAB最优控制程序,能精准确定活性炭比和溶剂量分别为2.2％和72 mL,相应的最高苯甲酸产率为0.809 0.在计算机上,用该模型做模拟实验,可以连续显示苯甲酸产率随活性炭比、溶剂用量的变化过程,可以确定实验条件的最优组合“点”.在实验教学中,用该模型指导和控制学生的实体实验,以提高教学质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高光芹	河南农业大学理学院	16	88	5.0	9.0
2	谢普会	河南农业大学理学院	28	71	5.0	6.0
3	黄红梅	四川师范大学化学与材料科学学院	11	57	4.0	7.0