【摘 要】
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神经网络偏最小二乘法(NNPLS)被应用于一种甲烷氧化偶联多组分催化剂的鲁棒反应模型的建立. 重点研究了内层神经网络学习算法、激活函数、网络结构(包括隐含节点数、隐含层)
【机 构】
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东南大学化学化工系,厦门大学化学工程系,浙江大学化学工程系
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神经网络偏最小二乘法(NNPLS)被应用于一种甲烷氧化偶联多组分催化剂的鲁棒反应模型的建立. 重点研究了内层神经网络学习算法、激活函数、网络结构(包括隐含节点数、隐含层)、网络权值初始化及主元的选取原则等. 研究表明, 内层神经网络分别采用1-10-5-1,1-8-4-1,1-8-5-1, 1-7-4-1, 1-8-4-1, 1-8-6-1的拓扑结构是合适的; Levenberg-Marquardt方法被用于网络的学习算法可以加快学习速度; 同时采用了sigmoid函数为激活函数. 计算结果显示, 四主元
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