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基于优化BP神经网络的中子法检测煤中碳含量
基于优化BP神经网络的中子法检测煤中碳含量
来源 :计量学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lmh860628
【摘 要】
:
介绍了中于法快速检测煤中碳含量的方法。基于遗传算法(CA)优化的BP神经网络建立了煤中碳含量的检测模型,并结合电厂锅炉燃烧用煤的实测数据进行模型的验证研究。结果表明,该方法
【作 者】
:
桑海峰
王福利
刘林茂
【机 构】
:
东北大学信息科学与工程学院教育部辽宁省流程工业综合自动化重点实验室,东北师范大学物理系
【出 处】
:
计量学报
【发表日期】
:
2006年1期
【关键词】
:
计量学
碳含量
遗传算法
BP神经网络
中子法
特征γ射线
Metrology
Genetic algorithms; Carbon content
BP
【基金项目】
:
国家973计划(2002CB312200)
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介绍了中于法快速检测煤中碳含量的方法。基于遗传算法(CA)优化的BP神经网络建立了煤中碳含量的检测模型,并结合电厂锅炉燃烧用煤的实测数据进行模型的验证研究。结果表明,该方法对煤中碳含量的检测精度达到了0.5%。
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