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文章采用蚁群算法对神经网络的参数加以优化,提出了一种基于蚁群神经网络的特征参数融合模型。从理论分析的角度给出了优化的蚁群神经网络所体现的优势和特点,识别化工园区泄漏隐患,有效提高化工装置管道的泄漏识别的预测精度,为园区科学管理提供技术支撑。
基于蚁群神经网络的泄漏特征融合算法研究
【摘 要】
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文章采用蚁群算法对神经网络的参数加以优化,提出了一种基于蚁群神经网络的特征参数融合模型。从理论分析的角度给出了优化的蚁群神经网络所体现的优势和特点,识别化工园区泄
【机 构】
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大连理工大学城市学院,大连理工大学系统工程研究所
【出 处】
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现代管理科学
【发表日期】
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2019年8期
【基金项目】
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辽宁省社会科学规划基金项目“生态文明视角下强化辽宁工业园区环境监管能力和机制建设研究”（项目号：L18BGL017）;国家自然科学基金资助项目“B2C电子商务物流整体优化及动态调整方法研究”（项目号：71471025）
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