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本文通过对化学品的部分参量进行提取,利用神经网络与所需参量之间的关系,建立了基于BP神经网络的化学品风险安全等级检验模型,将提取后的参量作为输入向量输入至建立的神经网络模型中,并通过MATLAB软件进行仿真计算,实验结果表明:该模型可以对相关化学品进行有效检验分类。
基于神经网络的化学品检验系统安全研究
【摘 要】
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本文通过对化学品的部分参量进行提取,利用神经网络与所需参量之间的关系,建立了基于BP神经网络的化学品风险安全等级检验模型,将提取后的参量作为输入向量输入至建立的神经网络模型中,并通过MATLAB软件进行仿真计算,实验结果表明:该模型可以对相关化学品进行有效检验分类。
【机 构】
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吉林省药品检验所
【出 处】
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电子技术与软件工程
【发表日期】
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2021年05期
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