| 基于神经网络的催化剂配方模型 |
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| 引用本文： | 赵立英,徐菡,刘钦圣,刘贺平.基于神经网络的催化剂配方模型[J].内蒙古农业大学学报(自然科学版),2006,27(3):86-88. |
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| 作者姓名： | 赵立英 徐菡 刘钦圣 刘贺平 |
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| 作者单位： | 1. 北京科技大学应用学院数力系100083
2. 北京科技大学信息工程学院,100083 |
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| 摘 要： | 本文应用人工神经网络中的BP网络与RBF网络，讨论脂肪醇催化剂配方的建模问题，并与传统的多元线性回归方法进行对比。结果表明，神经网络具有明显的优点，而RBF网络又比BF网络更加精确，且收敛速度要快1000倍以上。
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| 关 键 词： | 人工神经网络 BP网络 RBF网络 催化剂 |
| 文章编号： | 1009-3575(2006)03-0086-03 |
| 收稿时间： | 2005-06-12 |
| 修稿时间： | 2005年6月12日 |
CATALYST COMPOUNDING MODEL ON NEURAL NETWORK |
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| ZHAO Li-ying,XU Han,LIU Qin-sheng,LIU He-ping.CATALYST COMPOUNDING MODEL ON NEURAL NETWORK[J].Journal of Inner Mongolia Agricultural University(Natural Science Edition),2006,27(3):86-88. |
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| Authors: | ZHAO Li-ying XU Han LIU Qin-sheng LIU He-ping |
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| Institution: | 1. School of Applied Science; 2. School of lnfomation Engineering University of Scienee and Technology Beijing 100083, China |
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| Abstract: | This paper deals with the model building on the compounding of catalyst fatty alcohol by BP network and RBF network and compares with the traditional multivariate linear regression method. The results indicate, neural network has clear merits and RBF network is more accurate than BP network, but the convergent speed is faster. |
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| Keywords: | Artificial neural network BP network RBF network Catalyst |
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