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采用BP神经网络算法研究了氟化物体系稀土电解槽设计时的重要参数如极距、电流密度、槽电压等对电能效率的影响,通过对多个槽体的现场取样数据模拟测试分析,研究了一种基于BP神经网络算法的稀土电解槽槽压模型,研究表明,该模型能够较为准确地预测极距、电流密度与槽电压关系,可用于新型稀土电解槽的优化设计。
神经网络在稀土熔盐电解槽槽压中的应用研究
【摘 要】
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采用BP神经网络算法研究了氟化物体系稀土电解槽设计时的重要参数如极距、电流密度、槽电压等对电能效率的影响,通过对多个槽体的现场取样数据模拟测试分析,研究了一种基于BP
【机 构】
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赣南师范学院化学与生命科学学院,赣州有色冶金研究所
【出 处】
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中国稀土学报
【发表日期】
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2009年02期
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