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结合人工神经网络与遗传算法，对乙醛生产过程进行数据挖掘研究，从现有的生产数据中发现规律，实现了对乙醛生产过程模拟与优化。以乙醛收率为优化目标，建立人工网络模型并应用遗传算法对模型进行优化计算，获得生产过程最佳操作参数组合。实际应用表明，优化结果在高收率区。为化工生产过程优化提供一种新途径。
乙醛生产过程数据挖掘
【摘 要】
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结合人工神经网络与遗传算法，对乙醛生产过程进行数据挖掘研究，从现有的生产数据中发现规律，实现了对乙醛生产过程模拟与优化。以乙醛收率为优化目标，建立人工网络模型并应用遗传
【机 构】
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辽宁工学院机械与自动化学院,辽宁石化职业技术学院
【出 处】
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化工装备技术
【发表日期】
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2007年5期
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