KP-AQ制浆法模型化的人工神经网络方法

吴新生; 文飚

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采用多层前向型神经网络,对KP-AQ制浆法模型化进行了研究。以实验数据样本对神经网络训练,得出了得率和卡伯值与蒸煮主要条件的关系,并与其回归出来的模型比较,神经网络得出的模型则更好地再现了制浆过程,结果优于回归方法得出的模型。并且神经网络模型可以不断随着新的数据样本进行自适应学习,从而为KP—AQ法的模型化及其实时应用提供了一个有效的新途径。

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来源
《造纸装备及材料》 |1997年第3期|35-38|共4页
作者
吴新生; 文飚;
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作者单位

华南理工大学造纸与环境工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
模型化; 人工神经网络; KP-AQ制浆法; 制浆;

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