基于双电源二次激励法的湿型砂组分快速预测用网络模型的研究

双电源二次激励法是本文提出的一种利用温型粘土砂导电特性参数，快速预测其组分的新方法。利用人工神经网络（ＡＮＮｓ）研究型砂有效粘土含量和含水量与型砂交流电导率、直流电导率、直流电导率变化率之间的复杂关系，通过ＢＰ算法建立了信息参数与预测参数之间的非线性映照关系。实验结果表明，双电源二次激励法与人工神经网络相结合，可以实现型砂有效粘土含量和含水量的快速在线预测。