無畏,堅守,突破伺服備件6SN1123-1AA00-00A0福建福州

人工神經網絡(ANN)起源于2世紀4年代，它從某些方面反映了人腦的基本特征，但并不是人腦的真實描寫，而只是它的抽象、簡化和模擬，網絡的信息處理由神經元間的相互作用來實現。神經網絡控制的關鍵是選擇一個合適的神經網絡模型，并對其進行訓練與學習，直至達到符合要求為止，即尋找的神經網絡結構與權值。然而，神經網絡的學習，需要一定的實驗樣本，同時，還需要運行成千上萬次才能獲得結構。有時獲得的是一個局部解，而不是全局解，因方法的局限性，同樣，也難于對本文所討論的油田對象實現有效的控制。

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不過上式中以一價陽離子M＋的濃度方次，對溶液中鐵的堆積影響，黃鐵礬能夠從含K＋低至.2mol∕L的溶液中堆積，但一般來說，鐵堆積的程度隨一價陽離子M＋對Fe3＋之濃度比添加而進步，且試驗證明，抱負狀況的M＋濃度應滿足分子式MFe3（SO4）2（OH）6所規則的原子比。從含Fe3＋.25至3mol∕L的溶液都能夠堆積黃鐵礬，堆積的下限是1－3mol∕L。只需溶液中有過量的M＋離子存在，堆積的黃鐵礬的數量和成分與初始溶液中的Fe3＋濃度無關。