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针对分子蒸馏过程多变量、非线性、内部机理复杂、建模困难等问题，基于神经网络自学习、自适应及强非线性映射能力，提出了改进的BP神经网络产品纯度预测模型，深入探讨了神经网络在分子蒸馏过程中的应用。实验证明所提出的模型可以用来预测产品纯度。
改进BP-神经网络在分子蒸馏过程中的应用
【摘 要】
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针对分子蒸馏过程多变量、非线性、内部机理复杂、建模困难等问题，基于神经网络自学习、自适应及强非线性映射能力，提出了改进的BP神经网络产品纯度预测模型，深入探讨了神经网络
【机 构】
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长春工业大学电气与电子工程学院,吉林省林业勘察设计研究院
【出 处】
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长春工业大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2013年5期
【基金项目】
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吉林省科技厅基金资助项目（20101505,20111819）
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