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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 被引量：6

Back-Propagation Artificial Neural Networks application to the solubility simulation of solids in supercritical fluid
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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. The published solubilities data of 24 solids in supercritical fluid （SCF） were simulated and predicted by back-propagation artificial neural networks （BPANN） model. The results show that the model can simulate and interpolate the solubility of solids in SCF well, and it is a better way to simulate and interpolate the solubility of the most solids in SCF, but having the worse extrapolative effect.
作者 胡德栋 王威强 魏东 郭建章
机构地区 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
出处 《山东大学学报（工学版）》 CAS 2006年第2期8-11,共4页 Journal of Shandong University（Engineering Science）
关键词 溶解度 模拟 固体 超临界流体 solubility simulation solid supercritical fluid
分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献14

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共引文献7

同被引文献59

引证文献6

二级引证文献33

山东大学学报（工学版）
2006年 第2期

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