人工神经网络用于化工中非线性模型建立的研究

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本文介绍了人工神经网络的基本原理。针对化工中经常遇到的高度非线性问题,以塔板研究中的泄漏模型为例,采用人工神经网络中的BP(反向传播)算法进行处理,。并对网络的拓扑结构阈值函数、学习速率、动量因子等进行了初步的探讨。结果显示,BP算法和多元因子分析相比,对数据具有更强的过滤能力和自适应能力,建模效果更佳。
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