机器学习算法改进及在化工故障诊断中的应用

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摘 要：研究基于机器学习算法，提出一种改进CNN网络的化工故障诊断方法。通过分析CNN网络结构特点与参数训练过程，采用PSO算法对CNN网络进行改进;然后，基于改进CNN网络，提出化工故障诊断方法;最后，通过以TE过程仿真软件，对本研究改进CNN算法在化工故障诊断中的应用进行验证。结果表明：可有效诊断化工故障，平均故障检出率达到91.23%，误报率为1.23%。（剩余6392字）

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