| 乙炔羰基化合成丙烯酸甲酯催化性能的人工神经网络模拟 |
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| 引用本文： | 王淑芬,王卫,曹先航,秦金凤,牛倩. 乙炔羰基化合成丙烯酸甲酯催化性能的人工神经网络模拟[J]. 石河子大学学报(自然科学版), 2013, 31(2) |
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| 作者姓名： | 王淑芬 王卫 曹先航 秦金凤 牛倩 |
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| 作者单位： | 1. 石河子大学理学院数学系,石河子,832003
2. 石河子大学化学化工学院,石河子,832003 |
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| 基金项目： | 新疆兵团博士基金项目，石河子大学高层次人才科研启动资金项目 |
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| 摘 要： | 通过神经网络技术可找出催化工艺与催化性能之间的关联性,从而对催化性能进行预测,达到提高研究效率的目的.本文针对训练样本中奇异样本对神经网络模型预测能力和泛化能力的影响,将遗传算法思想引入神经网络,构建神经网络模型动态训练集,建立了遗传算法-神经网络模型(GARBF)；利用GARBF模型对乙炔羰基化合成丙烯酸甲酯催化性能进行预测模拟.结果表明:与RBF相比,GARBF的预测精度明显提高,对于六组测试集,平均相对误差从2.94％降低到1.18％,体现了更强的泛化能力.
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| 关 键 词： | 神经网络 RBF GARBF 预测 催化 |
GARBF Artificial Neural Network Simulation of the Catalytic Performance of the Synthesis of Methyl Acrylate via Acetylene Carbonylation |
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| WANG Shufen , WANG Wei , CAO Xianhang , QIN Jinfeng , NIU Qian. GARBF Artificial Neural Network Simulation of the Catalytic Performance of the Synthesis of Methyl Acrylate via Acetylene Carbonylation[J]. Journal of Shihezi University(Natural Science), 2013, 31(2) |
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| Authors: | WANG Shufen WANG Wei CAO Xianhang QIN Jinfeng NIU Qian |
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