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申请/专利权人：重庆交通大学;安徽省淮北港航投资有限公司

摘要：本发明公开了一种基于神经网络的地质聚合物配料方法，包括以下步骤：获取地质聚合物训练样本实例；根据地质聚合物训练样本实例对聚合物配料掺量预测模型进行训练，建立训练后的聚合物配料掺量预测模型；输入预设的地质聚合物工程力学特性，分析得出各个配料的初始掺量信息以及目标地质聚合物电阻率；将各个配料按照初始掺量信息进行混合搅拌，得到配料混合物；实时测量配料混合物的电阻率分布图像，并将其反馈给训练后的聚合物配料掺量预测模型；由聚合物配料掺量预测模型判定接收到的电阻率分布图像是否达到目标要求，若达到目标要求，则停止加料及搅拌，并得到最终的地质聚合物；若未达到目标要求，则聚合物配料掺量预测模型重新计算得到新的配料掺量信息；并按照新的配料掺量信息，调整各个配料的掺量，继续混合搅拌。

主权项：1.一种基于神经网络的地质聚合物配料方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取地质聚合物训练样本实例；S2、根据地质聚合物训练样本实例对聚合物配料掺量预测模型进行训练，得到合适的神经网络权值，建立训练后的聚合物配料掺量预测模型，所述训练后的聚合物配料掺量预测模型用于指示地质聚合物工程力学特性分别与各个配料掺量及地质聚合物电阻率之间的映射关系；S3、输入预设的地质聚合物工程力学特性，利用步骤S2中得到的训练后的聚合物配料掺量预测模型分析得出各个配料的初始掺量信息以及目标地质聚合物电阻率；S4、根据步骤S3中得到的各个配料的初始掺量信息，将各个配料进行混合搅拌，得到配料混合物；S5、实时测量配料混合物的电阻率分布图像，并将实时测量的配料混合物的电阻率分布图像反馈给训练后的聚合物配料掺量预测模型；S6、由聚合物配料掺量预测模型判定接收到的电阻率分布图像是否达到目标要求，若达到目标要求，则跳转执行步骤S8；若未达到目标要求，则跳转执行步骤S7；S7、聚合物配料掺量预测模型依据地质聚合物工程力学特性信息与地质聚合物电阻率之间的映射关系，重新计算得到新的配料掺量信息；并按照新的配料掺量信息，调整各个配料的掺量，继续混合搅拌，并重复执行步骤S5至步骤S6；S8、停止加料及搅拌，并得到最终的地质聚合物。

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百度查询： 重庆交通大学 安徽省淮北港航投资有限公司 基于神经网络的地质聚合物配料方法、系统及控制方法