Optimization of processing parameters for microwave drying of selenium-rich slag using incremental improved back-propagation neural network and response surface methodology

作者：李英伟 彭金辉 梁贵安 李玮 张世敏反向传播神经网络优化工艺参数微波干燥响应面法增量硒渣最佳操作条件神经网络预测

摘要：在弄干进程的非线性的微波，增长改进背繁殖( BP )神经网络和反应表面方法论( RSM )被用来造独立变量的联合效果的一个预兆的模型(微波力量，时间和旋转频率)为微波弄干充满硒的炉渣。操作从 RSM 的二次的形式获得的条件的最佳是：14.97 kW， 89.58 min 的时间， 10.94 Hz 的旋转频率，和 136.407  的温度的微波力量

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社