【摘 要】
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基于BP神经网络建立三元熔渣活度模型,并且将其应用于1823 K时SiO2在CaO-SiO2-AlO1.5三元渣系活度计算。然后建立多元非线性回归模型,对1823 K时SiO2在CaO-SiO2-AlO1.5三元渣
【机 构】
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基于BP神经网络建立三元熔渣活度模型,并且将其应用于1823 K时SiO2在CaO-SiO2-AlO1.5三元渣系活度计算。然后建立多元非线性回归模型,对1823 K时SiO2在CaO-SiO2-AlO1.5三元渣系活度与CaO、SiO2和AlO1.5浓度值之间关系进行分析。结果表明,BP神经网络具有很强的非线性拟合能力（R2=0.9987）,经过8次训练后网络达到了目标误差,其误差为0.000000456352,计算结果能很好地吻合文献值,能充分反映输入层与输出层之间的映射关系,因此能够准确预测三元渣系
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