基于神经网络的双指标正交试验设计与分析

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以丙烯酸和马来酸酐为原料合成了一种新型无磷洗涤助剂MA-co-AA,以L16(45)正交实验的结果,采用误差反向传播EBP(Error Back Propagation)算法,完成了神经网络的学习,据此考察了单体配比、引单质量比、反应温度、反应时间、单体滴加时间对无磷助洗剂的螯合、分散双性能指标的影响。在给定误差范围内,预测了具有最佳性能产品的合成条件。实验结果表明EBP 神经网络在双指标正交实验设计与分析中有较好的离线学习功能,可以较少的实验次数而获得更多的信息,指导实验设计与分析。
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