[发明专利]一种利用盐湖苦卤制备碱式硫酸镁晶须的方法

摘要

本发明公开了一种利用盐湖苦卤制备碱式硫酸镁晶须的方法，包括如下步骤：S1.将利用盐湖苦卤制备碱式硫酸镁晶须的多组实验数据用于训练PSO优化的BP神经网络，所述实验数据包括制备参数和实验结果，实验数据的组数大于等于100组；S2.在S1.中训练后的所述PSO优化的BP神经网络能够随着盐湖苦卤的理化性质变化而给出优化制备参数、预测晶须比率；采用所述优化制备参数，制备得到碱式硫酸镁晶须。应用PSO优化BP神经网络将实验数据实现数字智能化，可随时为苦卤生产晶须提供最优的实验方案及准确预测实验结果，大大减少了因摸索性试验而带来大量的人力、物力与资源浪费。

主权项

一种利用盐湖苦卤制备碱式硫酸镁晶须的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.将利用盐湖苦卤制备碱式硫酸镁晶须的多组实验数据用于训练PSO优化的BP神经网络，所述实验数据包括制备参数和实验结果，实验数据的组数大于等于100组；所述PSO的数学模型是：v_ij(t+1)＝v_ij(t)+c₁r_1j(t)[p_ij(t)‑x_ij(t)]+c₂r_2j(t)[g_j(t)‑x_ij(t)]   (1)x_ij(t+1)＝x_ij(t)+v_ij(t+1)   (2)式(1)和式(2)中，j为粒子的第j维，i为第i个粒子；t：表示当前进化代数；v_ij(t)隐含层第i个节点到第j个节点之间的权值；p_ij(t)粒子i所经过j的位置；g_ij(t)粒子群i所经过j的位置；x_ij(t)当前粒子i在j的位置；c₁和c₂都是位移变化的限定因子，为预设值；r为随机函数；所述PSO优化BP神经网络是使式(3)中的J值最小，J为均方差指标；$J=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{M}{\Σ}}{(y_{j,i}^d-y_{j,i})}^2---\left(3\right)$式(3)中，N是训练样本总数，M是神经元的个数，是第i个样本的第j个神经节点的目标输出值，y_j,i是第i个样本的第j个神经节点的实际输出值；S2.在S1.中训练后的所述PSO优化的BP神经网络能够随着盐湖苦卤的理化性质变化而给出优化制备参数、预测实验结果；采用所述优化制备参数，制备得到碱式硫酸镁晶须。