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本文提出了用于估计Ａｒｒｈｅｎｉｕｓ反应速度函数中动力学参数的神经元微型网络模型及相应的学习方法，并例举了其在一发生于ＣＳＴＲ反应器中特定反应过程的参数估计的成功应用。值得注意的是，此应用例子在化学动力学的背景下，显示了文［６］中提出的神经元网络中元作用函数的可学习性概念的合理性。
神经元微型网络在化学过程动力学参数估计中的应用
【摘 要】
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本文提出了用于估计Ａｒｒｈｅｎｉｕｓ反应速度函数中动力学参数的神经元微型网络模型及相应的学习方法，并例举了其在一发生于ＣＳＴＲ反应器中特定反应过程的参数估计的成功应用。值得注意的是，此应用例
【机 构】
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青岛大学自动化系
【出 处】
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青岛大学学报：自然科学版
【发表日期】
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1995年1期
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