【摘 要】
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鉴于目前国内在粉煤灰分类方面存在的片面性,我们结合人工神经网络(ANN)理论,提出了基于人工神经网络的粉煤灰科学分类方法。该方法充分考虑了粉煤灰的火山灰活性,并考虑了细
【机 构】
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辽宁工程技术大学资源与环境工程学院
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鉴于目前国内在粉煤灰分类方面存在的片面性,我们结合人工神经网络(ANN)理论,提出了基于人工神经网络的粉煤灰科学分类方法。该方法充分考虑了粉煤灰的火山灰活性,并考虑了细度、玻璃体、烧失量、K2O、SO3、CaO多种因素对分类的影响。实例表明,按本文提出的方法建立的网络模型比较合理,精度比较高,克服了以往分类方法的片面性,能比较全面地反映粉煤灰的品质性能,为粉煤灰的多元化利用提供依据。
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