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基于RBF网络的稀土萃取过程组分含量软测量
  • ISSN号:1004-0277
  • 期刊名称:《稀土》
  • 时间:0
  • 分类:TP274[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] O614.33[理学—无机化学;理学—化学]
  • 作者机构:[1]华东交通大学电气与电子工程学院,江西南昌330013
  • 相关基金:国家自然科学基金项目资助(50474020;60504010)
中文摘要:

针对稀土萃取分离过程元素组分含量在线检测的难题,提出稀土萃取过程组分含量的RBF神经网络软测量方法。应用K-均值聚类算法确定软测量模型的结构和参数,并开展所提软测量方法在某公司稀土萃取分离过程组分含量监测中的应用实验研究,结果表明,所提出的软测量方法是可行、有效的,能较好地解决稀土萃取过程中元素组分含量的监测。

英文摘要:

In consideration of the difficulty in online measuring the component content in rare earth extraction separation production process, the soft--sensor method based on the radial basis function (RBF) neural networks is proposed to measure the rare earth component. The parameters of soft--sensor are optimized by the K--means clustering algorithms. In addition, application experiment research of this proposed method is carried out in the rare earth separation production process of a corporation. The results show that this method is effective and can realize online measuring for the component of rare earth in the countercurrent extraction.

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期刊信息
  • 《稀土》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:包头稀土研究院
  • 主办单位:中国稀土学会 包头稀土研究所
  • 主编:杨占峰
  • 地址:内蒙古包头稀土开发区黄河大街36号
  • 邮编:014030
  • 邮箱:xtbjb@brire.com
  • 电话:0472-5179380
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-0277
  • 国内统一刊号:ISSN:15-1099/TF
  • 邮发代号:16-37
  • 获奖情况:
  • 内蒙古自治区优秀科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9849