【摘 要】
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本文针对化工工业中所采集的数据特点,对数据挖掘技术在化工产品配方优化设计中的应用进行了研究。通过研究,对数据预处理阶段的空缺值填充、噪声数据的识别和修正、主要成分
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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本文针对化工工业中所采集的数据特点,对数据挖掘技术在化工产品配方优化设计中的应用进行了研究。通过研究,对数据预处理阶段的空缺值填充、噪声数据的识别和修正、主要成分分析技术进行归纳验证;利用模拟的复杂多元非线性函数,对多种BP 神经网络的改进算法进行分析比较,对影响神经网络预测精度的主要因素进行分析;在上述工作的基础上,改进传统的遗传神经网络算法,实现对BP 神经网络结构的自动搜索。最后,提出遗传神经网络技术在配方优化设计中的实际应用方式。
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