Optimization of Cu-Zn-Al oxide catalyst for methanol synthesis using genetic algorithm and neural network as its evaluation function
Optimization of Cu-Zn-Al oxide catalyst for methanol synthesis using genetic algorithm and neural network as its evaluation function
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以遗传算法和神经网络为评价函数的甲醇合成铜锌铝氧化物催化剂的优化
DOI：
10.1627/jpi.45.192
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发表时间：
2002
影响因子：
1
通讯作者：
M. Yamada
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
K. Omata;T. Umegaki;Y. Watanabe;M. Yamada
メタノール合成活性の向上を目的とし, 最適化手法として遺伝的アルゴリズム (GA) を用いてCu-Zn-Al酸化物触媒の組成の最適化を試みた。通常, 最適化は, GAによる触媒組成の指定→触媒調製•活性試験→GAへのフィードバック, というステップにより進行するが, 活性を階層型ニューラルネットワークにより求めた場合, 触媒調製•活性試験のステップが不用となり触媒開発効率の向上が期待された。階層型ニューラルネットワークによる推定値は真の値に近く, 遺伝的アルゴリズムにおける評価関数として十分利用できることが分かった。