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基于小波除噪和神经网络理论的气固循环流化床颗粒浓度预测
被引量:
4
1
作者
周树孝
石炎福
余华瑞
《石油化工》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第3期224-229,共6页
提出了一种将混沌的相空间重构、小波包分析和神经网络相结合的新方法用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度。首先利用小波包进行数据的消噪,然后用混沌方法重构相空间吸引子,用径向基神经网络拟合吸引子上的全局整体映射,构成混合预测模...
提出了一种将混沌的相空间重构、小波包分析和神经网络相结合的新方法用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度。首先利用小波包进行数据的消噪,然后用混沌方法重构相空间吸引子,用径向基神经网络拟合吸引子上的全局整体映射,构成混合预测模型。实验结果表明,将此混合模型用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度,能达到较好的预测效果,预测精度比奇异值分解和傅里叶变换除噪高。
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关键词
小波除噪
神经网络
气固循环
流化床
颗粒浓度
预测
噪声
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职称材料
散式流化和聚式流化的BP神经网络识别
被引量:
1
2
作者
周树孝
彭黔荣
+2 位作者
周勇
石炎福
余华瑞
《高校化学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期459-464,共6页
由于流化系统的复杂性和非线性的特性,到目前为止,仍没有一个能很好地判断这两类流态化的可靠方法,而人工神经网络能够进行复杂的逻辑操作和实现对非线性系统流型的识别。由此,在文献数据(含15种颗粒和11种流体)的基础上,利用三层BP人...
由于流化系统的复杂性和非线性的特性,到目前为止,仍没有一个能很好地判断这两类流态化的可靠方法,而人工神经网络能够进行复杂的逻辑操作和实现对非线性系统流型的识别。由此,在文献数据(含15种颗粒和11种流体)的基础上,利用三层BP人工神经网络,提出了一种识别散式流化和聚式流化的新方法。以经过归一化处理的3个无因次准数pff()/rrr-、mfRe和mfFr(判别因子)作为神经网络的三个输入结点,以散式流化、过渡状态和聚式流化对应于神经网络的三个输出结点,由训练样本集得到隐层结点数等最佳网络参数,然后对待测样本进行了流型识别。研究结果表明,神经网络用于散式流化和聚式流化的模式识别,结果与实际较一致。新方法优于传统的识别方法,具有较好的应用前景。
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关键词
散式流态化
聚式流态化
BP神经网络
流型识别
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职称材料
阳离子乳化沥青的现状及发展趋势
3
作者
周树孝
张天来
《泸天化科技》
1998年第3期188-191,共4页
我公司生产的季胺盐是一种性能优良的阳离子沥青乳化剂。本文综述了阳离子乳化沥青现状和发展趋势,并结合公司的实际情况,提出了发展建议。
关键词
沥青
乳化沥青
阳离子乳化沥青
季胺盐
原文传递
题名
基于小波除噪和神经网络理论的气固循环流化床颗粒浓度预测
被引量:
4
1
作者
周树孝
石炎福
余华瑞
机构
四川大学化工学院化学工程系
出处
《石油化工》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第3期224-229,共6页
基金
国家自然科学基金
海外青年学者合作基金(29928005)。
文摘
提出了一种将混沌的相空间重构、小波包分析和神经网络相结合的新方法用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度。首先利用小波包进行数据的消噪,然后用混沌方法重构相空间吸引子,用径向基神经网络拟合吸引子上的全局整体映射,构成混合预测模型。实验结果表明,将此混合模型用于预测气-固循环流化床的颗粒浓度,能达到较好的预测效果,预测精度比奇异值分解和傅里叶变换除噪高。
关键词
小波除噪
神经网络
气固循环
流化床
颗粒浓度
预测
噪声
Keywords
wavelet
neural network
prediction
chaos
solids holdup
fluidized bed
noise
分类号
TQ051.13 [化学工程]
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职称材料
题名
散式流化和聚式流化的BP神经网络识别
被引量:
1
2
作者
周树孝
彭黔荣
周勇
石炎福
余华瑞
机构
四川大学化学工程学院
出处
《高校化学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第4期459-464,共6页
基金
国家自然科学基金
海外青年基金资助项目(29928005)。
文摘
由于流化系统的复杂性和非线性的特性,到目前为止,仍没有一个能很好地判断这两类流态化的可靠方法,而人工神经网络能够进行复杂的逻辑操作和实现对非线性系统流型的识别。由此,在文献数据(含15种颗粒和11种流体)的基础上,利用三层BP人工神经网络,提出了一种识别散式流化和聚式流化的新方法。以经过归一化处理的3个无因次准数pff()/rrr-、mfRe和mfFr(判别因子)作为神经网络的三个输入结点,以散式流化、过渡状态和聚式流化对应于神经网络的三个输出结点,由训练样本集得到隐层结点数等最佳网络参数,然后对待测样本进行了流型识别。研究结果表明,神经网络用于散式流化和聚式流化的模式识别,结果与实际较一致。新方法优于传统的识别方法,具有较好的应用前景。
关键词
散式流态化
聚式流态化
BP神经网络
流型识别
Keywords
Backpropagation
Identification (control systems)
Neural networks
Pattern recognition
分类号
TQ021.1 [化学工程]
TQ051.13 [化学工程]
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职称材料
题名
阳离子乳化沥青的现状及发展趋势
3
作者
周树孝
张天来
机构
泸天化(集团)有限责任公司技术中心
出处
《泸天化科技》
1998年第3期188-191,共4页
文摘
我公司生产的季胺盐是一种性能优良的阳离子沥青乳化剂。本文综述了阳离子乳化沥青现状和发展趋势,并结合公司的实际情况,提出了发展建议。
关键词
沥青
乳化沥青
阳离子乳化沥青
季胺盐
分类号
TE626.86 [石油与天然气工程—油气加工工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波除噪和神经网络理论的气固循环流化床颗粒浓度预测
周树孝
石炎福
余华瑞
《石油化工》
CAS
CSCD
北大核心
2003
4
下载PDF
职称材料
2
散式流化和聚式流化的BP神经网络识别
周树孝
彭黔荣
周勇
石炎福
余华瑞
《高校化学工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
1
下载PDF
职称材料
3
阳离子乳化沥青的现状及发展趋势
周树孝
张天来
《泸天化科技》
1998
0
原文传递
已选择
0
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