论文摘要
文章采用蚁群算法对神经网络的参数加以优化,提出了一种基于蚁群神经网络的特征参数融合模型。从理论分析的角度给出了优化的蚁群神经网络所体现的优势和特点,识别化工园区泄漏隐患,有效提高化工装置管道的泄漏识别的预测精度,为园区科学管理提供技术支撑。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 于秀丽,王旭坪
关键词: 蚁群神经网络,泄漏特征,融合算法
来源: 现代管理科学 2019年08期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 无机化工,有机化工,自动化技术
单位: 大连理工大学城市学院,大连理工大学系统工程研究所
基金: 辽宁省社会科学规划基金项目“生态文明视角下强化辽宁工业园区环境监管能力和机制建设研究”（项目号：L18BGL017）,国家自然科学基金资助项目“B2C电子商务物流整体优化及动态调整方法研究”（项目号：71471025）
分类号: TP183;TQ015
页码: 78-80
总页数: 3
文件大小: 334K
下载量: 96
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