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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郭海军[1] 胡星琪[1] 段明[1] 张耀文[1]
机构地区:[1]西南石油学院化学化工学院,四川成都610500
出 处:《计算机与应用化学》2004年第3期481-484,共4页Computers and Applied Chemistry
基 金:国家重点实验室开放基金(PLN0120)
摘 要:摘要:以丙烯酸和马来酸酐为原料合成了一种新型无磷洗涤助剂MA-co-AA,以L16(4^5)正交实验的结果,采用误差反向传播EBP(Error Back Propagation)算法,完成了神经网络的学习,据此考察了单体配比、引单质量比、反应温度、反应时间、单体滴加时间对无磷助洗剂的螯合、分散双性能指标的影响。在给定误差范围内,预测了具有最佳性能产品的合成条件。实验结果表明EBP神经网络在双指标正交实验设计与分析中有较好的离线学习功能,可以较少的实验次数而获得更多的信息,指导实验设计与分析。the synthesis of phosphorus free builder was studied using acrylic acid and maleic anhydride.The neural networks is trainedby the results of orthogonal design.The influences on the performance of build detergent by monomer ratio,initiator amount,reactiontime,monomer dripping time and reaction temperature are predicated by the neural networks.The best synthesis conditions are predi-cated by neural networks.The results show that EBP neural network has better off-time learning performance for two indexes of designand analysis of orthogonal experiments.Obtained more useful information by less experiments,and to guide the design and analysis oforthogonal Experiments.
关 键 词:神经网络 双指标正交试验 误差反向传播EBP算法 高分子 合成实验 实验设计 离线学习
分 类 号:TQ31[化学工程—高聚物工业] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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