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催化剂配方的神经网络建模与遗传算法优化
被引量：
6
1
作者
韩力群
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第4期500-504,共5页
采用神经网络对催化剂配方实验数据建模,在网络模型仿真实验的基础上应用遗传算法对配方组成进行优化,得到的优化配方经实验验证,证实了该算法的实际应用意义.该算法对化工产品的配方及工艺优化也有实用意义.
关键词
遗传算法
优化
配方
催化剂
神经网络
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职称材料
题名
催化剂配方的神经网络建模与遗传算法优化
被引量：
6
1
作者
韩力群
机构
北京轻工业大学自动化工程系
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999年第4期500-504,共5页
文摘
采用神经网络对催化剂配方实验数据建模,在网络模型仿真实验的基础上应用遗传算法对配方组成进行优化,得到的优化配方经实验验证,证实了该算法的实际应用意义.该算法对化工产品的配方及工艺优化也有实用意义.
关键词
遗传算法
优化
配方
催化剂
神经网络
Keywords
genetic algorithm, optimizing, formulation, catalyst, neural network
分类号
O643.36 [理学—物理化学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
催化剂配方的神经网络建模与遗传算法优化
韩力群
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1999
6
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