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神经网络技术在结晶动力学建模中的应用
  • ISSN号:1004-9533
  • 期刊名称:《化学工业与工程》
  • 分类:TQ018[化学工程] TQ026.5
  • 作者机构:[1]天津大学化工学院,天津300072
  • 相关基金:国家自然科学基金资助(20276047).
中文摘要:

以盐酸环丙沙星、水和乙醇三元物系所得的结晶动力学数据为基础,建立了一个预测结晶动力学数据的神经网络模型。结果表明。用此技术建立的模型对结晶动力学的预测比用传统方法(半经验的回归模型)要精确可靠。

英文摘要:

Neuron network model is constructed to predict crystallization kinetics data, based on the crystallization kinetics data of the system with ciprofloxacin hydrochloride, H2O and ethanol. And the results confirm that this model is better to predict the crystallization kinetics data than other traditional methods.

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期刊信息
  • 《化学工业与工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:天津渤海化工集团有限责任公司
  • 主办单位:天津大学 天津市化工学会
  • 主编:马新宾
  • 地址:天津大学化工学院
  • 邮编:300350
  • 邮箱:hgbjb@tju.edu.cn
  • 电话:022-27406054
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-9533
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1102/TQ
  • 邮发代号:18-156
  • 获奖情况:
  • 天津市一级学术期刊,第六届全国石油和化工行业优秀期刊(一等奖)
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:7373