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基于广义回归神经网络的PVC树脂颗粒特性预测

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摘要

在工业生产中,聚氯乙烯树脂的颗粒平均粒径测试,通常采用批次结束后取样,在实验室离线分析得到,一般导致几小时的滞后,影响了先进控制技术的有效应用.另外,聚合过程呈现出高度的非线性特性.针对这些特点,采用广义回归神经网络对PVC树脂颗粒特性进行预测研究,应用结果验证了该方法的有效性.

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来源
《第17届中国过程控制会议》|2006年|408-410|共3页
会议地点江苏无锡
作者
郭小萍; 东北大学; 王福利; 贾明兴;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类聚氯乙烯及塑料;人工神经网络与计算;
关键词
聚氯乙烯; 广义回归神经网络; 树脂颗粒特性;

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