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专利号	2018101931225	专利名称	基于递归神经网络与偏好信息的铝电解建模与优化方法
专利类型	发明专利	国际分类	G06F17/50,G06N3/04,G06N3/00
申请人		申请地址	重庆市沙坪坝区大学城东路20号
发明人		申请日期	2018-03-09
下证状态	已下证	更新时间	2026-08-13 17:45:30
专利摘要	本发明公开了一种基于递归神经网络与偏好信息的铝电解建模与优化方法，首先利用递归神经网络对铝电解生产过程进行建模，然后决策者设定期望目标值，再利用偏好多目标量子个体群算法对生产过程模型进行优化，得到各决策变量的一组最满足决策者期望的最优解以及该最优解对应的电流效率、槽电压、全氟化物排放量和吨铝能耗。利用差分进化算法中变异、交叉和选择操作，对决策变量进行偏好寻优，以此确定铝电解生产过程中工艺参数的最优值，可有效提高电流效率，降低槽电压，减少温室气体排放量和吨铝能耗，满足决策者偏好的同时，达到节能减排的目的。

买卖双方需提供			平台提供	转让后买方可获得
	企业	个人	专利代理委托书专利权转让协议办理文件副本请求书发明人变更声明	专利证书手续合格通知书专利登记簿副本
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卖方	企业营业执照专利证书原件	身份证专利证书原件