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基于神经网络的催化剂配方模型(英文)

CATALYST COMPOUNDING MODEL ON NEURAL NETWORK

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【作者】 赵立英徐菡刘钦圣刘贺平

【Author】 ZHAO Li-ying1,XUHan1,LIUQin-sheng1,LIUHe-ping2(1.School ofApplied Science;2.School ofInformation Engineering University ofScience and Technology Beijing100083,China)

【机构】 北京科技大学应用学院数力系北京科技大学信息工程学院 100083100083

【摘要】 本文应用人工神经网络中的BP网络与RBF网络,讨论脂肪醇催化剂配方的建模问题,并与传统的多元线性回归方法进行对比。结果表明,神经网络具有明显的优点,而RBF网络又比BF网络更加精确,且收敛速度要快1 000倍以上。

【Abstract】 This paper deals with the model building on the compounding of catalyst fatty alcohol by BP network and RBFnetwork and compares with the traditional multivariate linear regression method.The results indicate,neural network hasclear merits and RBF network is more accurate than BP network,but the convergent speed is faster.

  • 【文献出处】 内蒙古农业大学学报(自然科学版) ,Journal of Inner Mongolia Agricultural University(Natural Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2006年03期
  • 【分类号】TQ426
  • 【下载频次】89
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