【摘 要】
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采用多层前向型神经网络，对ＫＰ－ＡＱ制浆法模型化进行了研究，以实验数据样本对神经网络训练，得出更率和卡伯值与蒸煮主要条件的关系，并与其回归性来的模型比较，神经网络得出的模型则更好地
【机 构】
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华南理工大学造纸与环境工程学院,华南理工大学造纸与环境工程学院,广州
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采用多层前向型神经网络，对ＫＰ－ＡＱ制浆法模型化进行了研究，以实验数据样本对神经网络训练，得出更率和卡伯值与蒸煮主要条件的关系，并与其回归性来的模型比较，神经网络得出的模型则更好地再现了制浆过程，结果优于回归方法得出的模型，并且神经网络模型可以不断随着新的数据样本进行自适应学习，从而为ＫＰ－ＡＱ法的模型化及其实时应用提供了一个有效的新途径。
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