石煤提钒中钠盐的作用

含钒石煤是我国的一种新型钒矿资源。本文研究了ＮａＣｌ在石煤提钒中的作用。结果表明，ＮａＣｌ可将束缚在粘土矿物晶体结构中的钒解离出来。并能提高Ｖ（Ⅲ）向Ｖ（Ｖ）的价态转化率和焙烧转化率（可溶性钒／全钒）。钒的价态转化率与焙烧转化率存在着内在联系。在石煤提钒过程中，只有钒的价态转化率提高了，钒的焙烧转化率才能相应提高     

基于MATLAB的BP神经网络在清洁生产审核中的应用

BP网络模型的实现需要掌握计算机编程语言及较高的编程能力,这在一定程度上不利于神经网络技术的推广和使用,而MATLAB软件提供了一个现成的神经网络工具箱(Neural Network Toolbox,简称NNT)。运用MATLAB的神经网络工具箱(NNT),结合清洁生产技术特点,建立了清洁生产审核企业清洁生产等级自动确定的BP网络模型,讨论了基于MATLAB的BP网络应用于清洁生产审核的可行性和使用价值。     

基于SVM的BP改进新法

BP人工神经网络算法作为一种基本算法在许多领域中都有着广阔的应用前景.但由于其本身的缺陷而很难投入实际应用.给出了一种基于SVM(Support Vector Machines)的BP改进回归算法,有效地提高了算法的收敛速度,减少了迭代次数,提高了回归预测的精度.     

SOM网络与SVM在水质富营养化评价中的对比

针对复杂水环境中的富营养化评价问题,利用三峡库区水体富营养化监测数据,对自组织映射神经网络和支持向量机模型在解决该评价问题上的性能表现进行对比研究。实验结果表明,2种模型均有较快的计算速度和较高的精度,但与自组织映射网络模型相比,支持向量机模型具有更好的稳定性和抗干扰能力,在参数选择上更为简单。     

SVM和BP算法在掌纹验证方法中的比较

本章通过用SVM算法和神经网络算法两种方法对掌纹图像进行分类,验证了基于SVM算法分类的优越性远远大于传统的神经网络算法分类.而且,SVM算法具有良好的抗噪性,而对于神经网络算法,一旦输入向量的维数增加,其收敛性和错误率都会发生较大的偏差.实验结果验证了用SVM算法比用神经网络算法有更大的准确率,尤其在小样本、高维数的分类上.     

BP神经网络在大气环境质量评价中的应用研究

针对城市大气环境质量问题,运用人工神经网络理论和方法,建立城市大气环境质量评价的BP 神经网络模型.通过实例进行评价分析,说明用BP 神经网络方法评价城市大气环境质量是可行的.该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得城市大气环境质量评价结果的精度大大提高.     

复合焙烧添加剂从石煤中提取钒的研究

以石煤为原料,加入碳酸钠和碳酸钙组成的复合添加剂,经焙烧、酸浸后提取石煤中的钒.实验显示,加入4%碳酸钠,1.5%的碳酸钙混合焙烧、酸浸后,钒的转化率提高至70%.结果表明,该方法可得到较高的浸出率,并能减少对环境的污染,具有一定的应用前景.     

胶质芽孢杆菌淋洗石煤提钒尾渣中重金属研究

利用胶质芽孢杆菌(B.M菌)淋洗石煤提钒尾渣中重金属V和Cu,研究不同初始pH、溶氧量、蔗糖添加量、淋洗时间等因素对胶质芽孢杆菌淋洗尾渣中金属钒和铜的影响.研究结果表明:在初始pH为5～7时,V和Cu淋出率随初始pH的增加而提高,摇床转速为150～170 r/min时有利于尾渣中V和Cu的淋出;在初始pH为7、摇床转速...     

一种用于RBF神经网络的支持向量机与BP的混合学习算法

基于支持向量机与径向基(RBF)神经网络在结构上的相似性,提出了一种用于RBF网络的支持向量机与BP的混合学习算法．算法分为2步：首先采用序贯最小优化算法学习训练支持向量机,得到RBF网络较优的初始结构和参数;随后由BP算法调整优化RBF网络参数．混合学习算法结合了支持向量机小样本学习、学习训练快捷以及BP算法在线修改网络参数的特点．仿真研究表明,混合学习算法学习效率高,网络性能优良,应用于函数逼近时效果优良．     

BP神经网络在大坝安全综合评价中的应用

提出了基于改进的BP神经网络的大坝安全综合评价方法，将改进的BP神经网络应用于大坝综合评价，意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价模型。通过对给定学习样本模式的学习，获得取学习样本中所体现的评价专家的经验、知识、主观判断及对目标重要性的倾向。当需对评价对象作出新的综合评价时，该方法便可再现评价专家的经验、知识和直觉思维，从而实现定性分析与定量分析的有效结合，较好地保证评价结果的质量，示例表明，这一评价方法是合理、可行的。     

碱法浸出石煤中的钒和硅

在石煤提钒工艺中,为了充分利用石煤中的有价元素硅,采用碱浸提钒工艺提取石煤中的钒和硅.经过预焙烧后,可以有效地破坏石煤结构,提高钒硅浸出率.在焙烧温度850℃、焙烧时间2h、浸出温度95℃、浸出时间4h、固液比(g∶mL)1∶1.4、矿碱质量比1.2∶1的条件下,钒的浸出率为86.6%,硅的浸出率为61.4%.     

Comparison of the mechanisms of microwave roasting and conventional roasting and of their effects on vanadium extraction from stone coal

Experiments comparing microwave blank roasting and conventional blank roasting for typical vanadium-bearing stone coal from Hubei Province in central China, in which vanadium is present in muscovite, were conducted to investigate the effects of roasting temperature, roasting time, H₂SO₄ concentration, and leaching time on vanadium extraction. The results show that the vanadium leaching efficiency is 84% when the sample is roasted at 800℃ for 30 min by microwave irradiation and the H₂SO₄ concentration, liquid/solid ratio, leaching temperature, and leaching time are set as 20vol%, 1.5:1 mL·g-1, 95℃, and 8 h, respectively. However, the vanadium leaching efficiency achieved for the sample subjected to conventional roasting at 900℃ for 60 min is just 71% under the same leaching conditions. Scanning electron microscopy (SEM) analysis shows that the microwave roasted samples contain more cracks and that the particles are more porous compared to the conventionally roasted samples. According to the results of X-ray diffraction (XRD) and Fourier-transform infrared (FTIR) analyses, neither of these roasting methods could completely destroy the mica lattice structure under the experimental conditions; however, both methods deformed the muscovite structure and facilitated the leaching process. Comparing with conventional roasting, microwave roasting causes a greater deformation of the mineral structure at a lower temperature for a shorter roasting time.     

利用BP神经网络从强噪声背景中提取弱信号

分析了一般情况下的信号与噪声分离的理论和方法问题,重点讨论了利用BP神经网络从强噪声背景下的提取弱信号的方法,给出了具体的BP训练算法和提取弱信号的公式。     

基于BP神经网络的上市公司财务困境预警模型实证研究

正确公允的认识和评价上市公司的财务状况和经营业绩已成为有关各方的共识。然而有些公司恶意造假、包装上市,给投资者和债权人造成巨大损失,扰乱经济市场。这使得有关上市公司财务困境预警的研究日益迫切。就如何运用BP网络神经算法来提高财务困境预警能力进行了分析。     

中国粮食生产的多元回归与神经网络预测比较

对1978-2000年影响我国粮食生产的7个因子分别建立了多元回归分析预测模型BP神经网络多变量输入预测模型。实证研究结果表明，与回归预测模型相比，用BP网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出的主要因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有很高的预测精度及较好的预测效果，可广泛应用于各种预测研究，有较高的推广价值。     

自适应神经模糊推理系统和BP网络对污水溶解氧实时预测的比较研究

为了对污水处理生物过程中曝气池内溶解氧进行准确的实时预测,分别应用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)和BP神经网络建立了针对曝气池溶解氧的预测模型,并进行了对比研究。结果表明,用自适应神经模糊推理系对曝气池溶解氧的预测,在模拟误差和收敛性方面,均好于单纯的BP神经网络。     

基于均匀设计和BP神经网络的花生油SFE-CO2萃取预测

利用均匀设计和BP神经网络相结合的方法,研究了SFE-CO₂萃取花生油工艺。以半烘烤并粉碎之后的花生为原料,针对萃取压力、温度、时间和CO₂流量4个因素,每个因素10个水平安排实验,利用均匀设计的实验数据作为网络训练样本,构造花生油SFE-CO₂萃取的BP神经网络预测模型,对萃取过程进行预测,分析各实验因素与出油率之间的关系,确定较优的工艺条件。最后确定4-9-1的BP神经网络模型,利用该模型所得出油率的预测值与实验值相接近,相对误差(绝对值)小于2%;构造的BP神经网络模型能较好地预测萃取过程中各参数影响下花生出油率的变化趋势。结果显示,当萃取压力30MPa,温度40.5℃,时间125min,CO₂流量187L/(h·kg)时花生出油率可达期望值47.5%。该方法为实现预测与控制SFE-CO₂萃取花生油过程奠定了可靠的理论基础。     

全萃法从锗烟尘浸出液中分离锗的研究

选用某胺类萃取剂 ,络合剂 ,改质剂 ,煤油稀释剂 ,NaOH反萃剂 ,系统研究了从某锗烟法浸出液分离提取锗的工艺流程和最佳工作条件。     

熔融态高钙高磷钒渣氧化钠化—水浸提钒

采用XRD对钠化高钙高磷钒渣(11.48%V2O3、13.71%Ca O、0.78%P2O5)熟料的物相组成进行了分析,并研究了钒渣熟料提钒的最佳实验参数。结果表明:在Na2CO3加入量相对较少时(35%),V存在于Na4V2O7、Na3VO4、Na1.33V2O5和Na Ca VO4中,随着Na2CO3加入量的增加,Na4V2O7和Na Ca VO4会进一步与Na2CO3反应转化为Na3VO4;钒渣熟料中P存在于水溶性Na3PO4中;当实验条件如下:Na2CO3加入量为40%,液固比为5∶1 m L/g,浸出温度为90℃,浸出时间为4min,搅拌速度为150 r/min,高钙高磷钒渣熟料浸出率可超过90%。可见,熔融态高钙高磷钒渣氧化钠化水浸提钒的方法可行。