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以某醇酮装置采集的数据为样本,利用径向基（Radial Basis Function，RBF）神经网络函数在处理数据多重相关性方面的优势，对醇酮中重组分的含量进行预测，并研究了各运行参数对重组分含量的贡献，结果表明,径向基神经网络在对醇酮生产过程中产生的大量数据的处理具有其独到的优势,取得了显著的效果。