【摘 要】
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建立了反映流化床喷雾造粒过程参量同产品物性之间映射关系的BP神经网络模型.在建模中运用了正交实验设计、交叉评价网络训练法、样本标准化处理和主元分析等技术,对网络结构
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建立了反映流化床喷雾造粒过程参量同产品物性之间映射关系的BP神经网络模型.在建模中运用了正交实验设计、交叉评价网络训练法、样本标准化处理和主元分析等技术,对网络结构及其参数进行了优选.网络模型输出同实验结果非常接近,具有广泛的适应性.该网络可以实现各种定量分析计算,例如:预测在特定过程参量下的产品粒径,或者根据指定的产品目标,确定合适的工艺参量等.
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