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固体在超临界流体中溶解度的BP人工神经网络模拟

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摘要

利用误差逆向传播人工神经网络(BPANN)模型对文献已发表的24种固体在超临界流体(SCF)中的溶解度数据分别进行了模拟及预测,结果表明该模型具有较好的模拟及内推功能,可作为模拟和内推固体溶质在超临界流体中溶解度的一种较好手段,但外推效果较差.

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来源
《山东大学学报：工学版》 |2006年第2期|8-11|共4页
作者
胡德栋; 王威强; 魏东; 郭建章;
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作者单位

青岛科技大学机电学院;

山东大学机械学院;

山东建筑大学计算机系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
溶解度; 模拟; 固体; 超临界流体;

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