新型固体燃料生产工艺的神经网络优化法

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将影响新型燃料的机械强度和贮存性能的主要因素作为输入变量,利ANN 建立质量预测模型,并将随机产生的大量工艺条件输入训练好的ANN,通过对符合质量要求的输出结果所对应的输入变量统计获得优化的稳定操作区域,本优化方法有效的提高了产品质量的稳定性“,”The main factors related to mechanical intensity and storage capability of new type fuel are input into ANN which is used to set up qualities prediction model. A Large amount of random data input into the well educated ANN is accounted if the results of the output are qualified. This optimizing method enhances the stability of product qualities.
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