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采用变步长和惯性项调整权系数及阀值的改进BP算法，开发了人工神经网络(ANN)的 应用软件，分别预测了内燃机稠化油高温100℃运动粘度(V100)和稠化油的配方组成，同时 成品油的物化性能预测了成品油的台架性能指标。结果表明ANN预测误差能满足实验要求， 预测精度优于常规非线性回归方法。
润滑油调合神经网络系统研究
【摘 要】
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采用变步长和惯性项调整权系数及阀值的改进BP算法，开发了人工神经网络(ANN)的 应用软件，分别预测了内燃机稠化油高温100℃运动粘度(V100)和稠化油的配方组成，同时 成品油的物化
【机 构】
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辽宁省抚顺石油学院应用化学系
【出 处】
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国际华人石油与石油化工科技研讨会
【发表日期】
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1998年期
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