【摘 要】
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利用人工神经元网络辅助丙烷氨氧化制丙烯腈催化剂进行设计研究。通过筛选得到了可拟合该反应体系的神经元网络模型，使丙烷的转化率和丙烯腈的选择性表示为催化剂组成的函数。
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利用人工神经元网络辅助丙烷氨氧化制丙烯腈催化剂进行设计研究。通过筛选得到了可拟合该反应体系的神经元网络模型，使丙烷的转化率和丙烯腈的选择性表示为催化剂组成的函数。利用培训后的神经元网络模型，结合自编的优化程序，可以预测最优的催化剂组成，试验得到丙烯腈收率达到５５％。
Artificial Neural Network Assisted Propane Ammonia Oxidation Catalyst for Acrylonitrile Design. A neural network model fitting the reaction system was obtained by screening, and the conversion of propane and the selectivity of acrylonitrile were expressed as a function of the catalyst composition. Using the trained neuronal network model, combined with a self-compiled optimization program, the optimal catalyst composition can be predicted. The yield of acrylonitrile was found to be 55%.
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