紫苏油在超临界CO2中溶解度的神经网络模型建立

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【摘要】

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测定了紫苏油在超临界CO2(SC-CO2)中的溶解度,利用误差逆传播(BP)神经网络对溶解度数据进行了拟合.通过对萃取参数与溶解度的关系进行训练,实现网络结构的优化,建立了紫苏油

【作者】

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文震李谦党志余德顺

【机构】

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华南理工大学,中国科学院地球化学研究所

【出处】

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化学工程

【发表日期】

：

2003年6期

【关键词】

：

溶解度紫苏油神经网络模型超临界CO2 solubility perilla seed oil neural network model supe

【基金项目】

：

国家自然科学基金，广东省自然科学基金

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测定了紫苏油在超临界CO2(SC-CO2)中的溶解度,利用误差逆传播(BP)神经网络对溶解度数据进行了拟合.通过对萃取参数与溶解度的关系进行训练,实现网络结构的优化,建立了紫苏油在SC-CO2溶解度的网络模型,并将该模型用于一定范围内未知萃取参数下溶解度的预测,得到了较高的预测精度.结果表明,该方法可作为预测物质在SC-CO2溶解度的一种有效手段.

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