长春工业大学学报（自然科学版）
長春工業大學學報（自然科學版）
장춘공업대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHANGCHUN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY（NATURAL SCIENCE EDITION）
2013年
5期
488-492
,共5页
陶权%孙浩津%刘克平%姜长泓
陶權%孫浩津%劉剋平%薑長泓
도권%손호진%류극평%강장홍
分子蒸馏%预测模型%BP神经网络%产品纯度
分子蒸餾%預測模型%BP神經網絡%產品純度
분자증류%예측모형%BP신경망락%산품순도
molecular distillation%estimation model%BP neural network%product purity
针对分子蒸馏过程多变量、非线性、内部机理复杂、建模困难等问题，基于神经网络自学习、自适应及强非线性映射能力，提出了改进的BP神经网络产品纯度预测模型，深入探讨了神经网络在分子蒸馏过程中的应用。实验证明所提出的模型可以用来预测产品纯度。
針對分子蒸餾過程多變量、非線性、內部機理複雜、建模睏難等問題，基于神經網絡自學習、自適應及彊非線性映射能力，提齣瞭改進的BP神經網絡產品純度預測模型，深入探討瞭神經網絡在分子蒸餾過程中的應用。實驗證明所提齣的模型可以用來預測產品純度。
침대분자증류과정다변량、비선성、내부궤리복잡、건모곤난등문제，기우신경망락자학습、자괄응급강비선성영사능력，제출료개진적BP신경망락산품순도예측모형，심입탐토료신경망락재분자증류과정중적응용。실험증명소제출적모형가이용래예측산품순도。
The molecular distillation process has the features of multiple variables , nonlinearity , complex internal mechanism and difficult modeling . Based on self-learning , self-adapt and strong nonlinear mapping properties of the modified BP neural network ,a estimation model for the product purity is put forward and applied into the molecular distillation process .The experiments verify that the model is suitable for the product purity estimation .
