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编号:12999427
基于改进BP神经网络的中药水提液陶瓷膜污染预测研究(3)
http://www.100md.com 2017年4月1日 《中国中医药信息》 2017年第4期
     3 中药水提液陶瓷膜膜污染预测实验

    3.1 实验数据

    3.1.1 参数体系 根据膜科学原理和经验规律,中药水提液中的共性高分子、物理化学性质和阻力分布等情况会对膜过程产生影响,是引起膜污染的重要因素。考虑到实际测量的可行性,选择测定5种高分子物质(固含含量、果胶含量、淀粉含量、蛋白含量和鞣质含量)、6种物化性质(pH值、电导率、盐度、浊度、黏度、密度)及3种阻力分布特征量(膜自身阻力、浓差极化阻力和表面沉积阻力),建立中药水提液膜过程参数体系。

    3.1.2 数据样本 根据中药水提液膜过程参数体系,通过实验测定了207组中药水提液数据,其中145组数据(70%)作为训练集,62组数据(30%)作为测试集。

    本实验目的为通过对中药水提液的共性高分子含量、物化性质和阻力分布特征量的分析来预测膜污染度,因此输入向量为固含含量等14个属性值,输出向量为膜污染度,见表1。

    3.1.3 数据归一化 由于输入向量的数量级相差较大,直接将原始数据输入BP神经网络进行网络训练将使网络性能和收敛性较差 ......
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