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人工智能在化学工程中的应用.[M].(美)匡特里尔(Quantrille;ThomasE.);(美)刘裔安(Liu;Y.A.)著;查金荣等译;.中国石化出版社.1994,
神经网络过程模型辨识
被引：3
作者：
朱群雄
麻德贤
机构：
[1] 北京化工大学计算机系
[2] 北京化工大学计算机系 北京
[3] 北京
来源：
关键词：
神经网络;
模型辨识;
反应工程;
D O I：
暂无
中图分类号：
TQ018 [数学模型及放大];
学科分类号：
摘要：
利用修正的反传神经网络(BP)算法分别对稳态过程和动态过程以及两个实际化工生产过程进行模型结构辨识,所确定的最佳神经网络结构经验证表明具有较好的收敛性和稳定性,模拟精度高、适用性强.
引用
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页数：6
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