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人工神经网络在纸浆卡伯值光学定量分析中的应用
引用本文:沈文浩,谢益民,刘焕彬.人工神经网络在纸浆卡伯值光学定量分析中的应用[J].高等学校化学学报,2000,21(8):1208-1210.
作者姓名:沈文浩  谢益民  刘焕彬
作者单位:华南理工大学制浆造纸国家重点实验室, 广州 510641
基金项目:广东省自然科学基金! (批准号 :970 966)
摘    要:卡伯值 (硬度 )是纸浆的重要质量指标 ,是制浆过程控制的关键参数 .目前的测量方法包括化学分析法和光学分析法两大类型 ,国内大多数的制浆造纸厂采用离线的传统化学分析法来测定纸浆的卡伯值 ,需要比较长的时间 .而光学分析法因具有实时性好、精度和可靠性高等优点 ,已逐步用于卡伯值的在线测量和控制 .研究 1] 发现 ,在 460~ 580 nm的可见光谱范围内 ,蒸煮液吸光度的变化可以表征纸浆中木素含量的变化 .本文将可见分光光谱技术应用于蒸煮液中木素含量的在线测量 ,根据蒸煮液在所选波段的吸光度来预测纸浆的卡伯值 ,建立纸浆卡伯值与蒸煮…

关 键 词:人工神经网络  定量分析  卡伯值  
文章编号:0251-0790(2000)08-1208-03
收稿时间:1999-11-03

The Application of Artificial Neural Networks in Optical Quantitative Determination of Pulp Kappa Number
SHEN Wen-hao,XIE Yi-min,LIU Huan-bin.The Application of Artificial Neural Networks in Optical Quantitative Determination of Pulp Kappa Number[J].Chemical Research In Chinese Universities,2000,21(8):1208-1210.
Authors:SHEN Wen-hao  XIE Yi-min  LIU Huan-bin
Institution:State Key Laboratory of Pulp & Paper Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China
Abstract:The pulp kappa number is determined quantitatively by measurement of absorbance of cooking liquor. Three methods, artificial neural networks (ANN), stepwise regression analysis artificial neural networks (SRA ANN) and principal component regression artificial neural networks (PCA ANN), are applied to data processing. The results of data processing show that the predicting models determined by three methods all have good learning accuracy and predicting accuracy, and the best model of all is determined by principal component regression artificial neural networks.
Keywords:Artificial neural networks  Quantitative analysis  Kappa number  
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