固体在超临界流体中溶解度的BP人工神经网络模拟 (2006年)

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文件名称：固体在超临界流体中溶解度的BP人工神经网络模拟 (2006年)
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更新时间：2021-05-23 20:09:58
工程技术 论文 利用误差逆向传播人工神经网络（BPANN）模型对文献已发表的24种固体在超临界流体（sCF）中的溶解度数据分别进行了模拟及预测，结果表明该模型具有较好的模拟及内推功能，可作为模拟和内推固体溶质在超临界流体中溶解度的一种较好手段，但外推效果较差。