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人工神经网络用于金属离子-乙二胺四乙酸络合物稳定性研究 被引量:8
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作者 杨兴华 印春生 +3 位作者 任琴 刘卫 李伟 潘忠孝 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1999年第11期1268-1273,共6页
采用函数连接型网络,以金属离子的电荷、离子半径、价电子结构、电负性及适配价轨道数因子为描述参数,成功地关联了近60种已知的金属-EDTA络合物稳定常数logK值,并在此基础上,预报了包括所有锕系元素在内的20种金属-EDTA络合物的logK值... 采用函数连接型网络,以金属离子的电荷、离子半径、价电子结构、电负性及适配价轨道数因子为描述参数,成功地关联了近60种已知的金属-EDTA络合物稳定常数logK值,并在此基础上,预报了包括所有锕系元素在内的20种金属-EDTA络合物的logK值.对学习样本的正确选择、高价金属离子与EDTA络合物logK值的报道差异及成因、Co^(3+)离子的“额外”稳定性进行了分析讨论. 展开更多
关键词 金属离子 乙二胺四乙酸 配合物 稳定性 稳定常数
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金属离子水解常数pK_1的人工神经网络研究 被引量:6
2
作者 杨兴华 印春生 《无机化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2004年第11期1334-1338,共5页
A functional-link net(FLN) was applied to study the relationships between the structural parameters of metal ions and their Hytrosis Constants pK1. These structural parameters such as radius, electric charge, electron... A functional-link net(FLN) was applied to study the relationships between the structural parameters of metal ions and their Hytrosis Constants pK1. These structural parameters such as radius, electric charge, electronegativity (electricity shouldering) and valence electron structure parameter of the metal ion. The results are satisfactory, and better than that obtained by using linearly statistic methods. Through comparing hytrolysis constants pK1 with hydration-energy ?H, the non-linear characteristic of pK1 have deeply discussed. 19 unknown pK1 of metal ion were predicted with the method. 展开更多
关键词 金属离子 水解常数 人工神经网络 结构 水溶液化学
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人工神经网络用于锕系离子An^(3+)水解常数pK_1预测研究 被引量:1
3
作者 杨兴华 张南生 潘忠孝 《无机化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2002年第6期627-630,共4页
A set of parameters such as ionic radi i,electronegativity,base state L v alues,and periodic factors,defined in this work,were used to nonlinearly c orrelate hydrolysis constants p K1of the lanthanide and actinide met... A set of parameters such as ionic radi i,electronegativity,base state L v alues,and periodic factors,defined in this work,were used to nonlinearly c orrelate hydrolysis constants p K1of the lanthanide and actinide metal ions(Ln3?and An 3?£(c)with the functional£-link net£¨FLN£(c)£(r)Training the functional£-link net£¨FLN£(c)with a group mix stylebooks make up of 13Ln3? and 4An3?,10An 3?p K 1 were predicted by FLN£(r) 展开更多
关键词 人工神经网络 锕系离子 水解常数 函数连接型 神经网络 预测 水溶液化学
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投影寻踪和神经网络方法研究金属离子水解规律
4
作者 杨兴华 梁逸曾 曾仲大 《化学通报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期373-378,共6页
对金属离子水解常数pK1 的线性模型的局限性进行了讨论,并采用投影寻踪技术对pK1数据结构进行研究。非线性建模可能是更适宜的方法。采用函数连接型神经网络(FLN) ,以金属离子的电荷、半径、价电子结构、电负性及空价轨道数等作为描述变... 对金属离子水解常数pK1 的线性模型的局限性进行了讨论,并采用投影寻踪技术对pK1数据结构进行研究。非线性建模可能是更适宜的方法。采用函数连接型神经网络(FLN) ,以金属离子的电荷、半径、价电子结构、电负性及空价轨道数等作为描述变量,对60种金属离子水解常数pK1 数据进行建模,获得了满意的结果,并对1 0种金属离子的pK1 作出了预测。 展开更多
关键词 金属离子 神经网络方法 水解规律 函数连接型神经网络 投影寻踪技术 水解常数 非线性建模 价电子结构 线性模型 数据结构 局限性 价轨道 电负性 电荷
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FLN用于N^+-K^+-ATP酶活力与取代芳烃分子结构的相关性研究(英文)
5
作者 印春生 郭卫民 +3 位作者 吴孔导 潘忠孝 李志良 张懋森 《吉首大学学报》 1999年第4期1-6,共6页
运用一种新型的无隐含层的人工神经网络———函数连接型网络研究了 38种取代芳烃化合物的分子结构———毒性的定量相关关系 ,计算表明 :函数连接型网络预测结果更为精确和可靠 ,计算结果与实验值之间的相关系数为 0 .956 1~ 0 .9996 ... 运用一种新型的无隐含层的人工神经网络———函数连接型网络研究了 38种取代芳烃化合物的分子结构———毒性的定量相关关系 ,计算表明 :函数连接型网络预测结果更为精确和可靠 ,计算结果与实验值之间的相关系数为 0 .956 1~ 0 .9996 ,比多元线性回归结果要好 ,后者的相关系数为 0 .86 9~ 0 .96 展开更多
关键词 取代芳烃 函数连接型网络 Na^+-k^+-ATP酶活怀 函数连接型网络
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应用函数联接网络预测电力系统短期负荷 被引量:1
6
作者 谭建成 黄鸿村 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1994年第7期42-46,共5页
采用函数联接的神经网络进行电力系统的短期负荷预测。将输入模式映射到维数更高的模式空间,使在原空间中不可分的问题,在更高的空间中成为可分,从而只须采用无隐含层的平面网络即可进行电力系统负荷预测。实测结果表明该方法可行。
关键词 电力系统 负荷预测 神经网络
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自治式水下机器人的控制研究 被引量:1
7
作者 刘传才 缪泉明 +1 位作者 李定 顾懋祥 《船舶力学》 EI 1997年第1期67-71,共5页
自治式水下机器人执行使命时,沿规划路径运动的导航,特别是围绕被搜索到的目标物作圆周运动的导航,是一种强非线性的控制问题、传统方法解决这一问题很困难,神经网络为非线性控制问题的实施提供了快速、准确的工具。利用神经网络构... 自治式水下机器人执行使命时,沿规划路径运动的导航,特别是围绕被搜索到的目标物作圆周运动的导航,是一种强非线性的控制问题、传统方法解决这一问题很困难,神经网络为非线性控制问题的实施提供了快速、准确的工具。利用神经网络构造的非线性控制器为自治式水下机器人的导航和定位提供了一种新的途径,网络经训练后能适应混有噪声的非线性环境。本文综合利用前惯和反馈控制器的优点,把GESA算法应用于自动增强的函数链网络,首先对自治式水下机器人实施前馈控制,再利用神经网络构成的PID控制器来提高控制系统的控制精度,使自治式水下机器人沿规划轨线运动。 展开更多
关键词 自治式 水下机器人 函数链网络 非线性控制
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FLN用于金属离子-HEDTA配合物稳定性研究 被引量:2
8
作者 杨兴华 印春生 潘忠孝 《吉首大学学报》 1999年第4期50-54,共5页
采用函数连接型神经网络 (FLN)的方法 ,以金属离子的电荷、半径、价电子结构、电负性及适配价轨道数因子为参数 ,成功地关联了 30种已知的金属 -HEDTA配合物稳定常数logK值 ,并在此基础上 ,预报了包括所有锕系元素在内的 39种金属
关键词 函数连接型神经网络 HEDTA配合物 金属离子
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函数连接型神经网络在氟化物非晶态形成条件中的应用(英文)
9
作者 印春生 郭卫民 +4 位作者 吴孔导 赵巍 潘忠孝 刘树深 李志良 《常德师范学院学报(自然科学版)》 2000年第2期7-10,共4页
函数增强型神经网络 (FunctionalLinkNet,简称FLN)是一种无隐含层的新型网络 ,应用其三阶联合激励增强特性来对三元体系氟化物非晶态形成条件进行识别研究 ,识别准确率近 1 0 0 %。在对预测集的每一个输入信号添加1 0 %的噪音干扰后 ,... 函数增强型神经网络 (FunctionalLinkNet,简称FLN)是一种无隐含层的新型网络 ,应用其三阶联合激励增强特性来对三元体系氟化物非晶态形成条件进行识别研究 ,识别准确率近 1 0 0 %。在对预测集的每一个输入信号添加1 0 %的噪音干扰后 ,发现识别率依然不变。直到噪音添加到1 5% ,仍然能准确判别。可见网络的容错能力是十分令人满意的。 展开更多
关键词 函数增强型神经网络 模式识别 三元体系氟化物 非晶态形成 识别率 容错能力
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神经网络方法用于镧系离子结构/氟化物、氢氧化物溶度积关联研究
10
作者 杨兴华 刘瞻 潘忠孝 《怀化师专学报》 1999年第5期55-58,共4页
用函数连接型神经网络(FLN)方法,以Ln3+离子的半径、电负性、4f电子数及周期因子q(本文自定义)为参数,对调系氟化物LnF3和氢氧化物Ln(OH)3的溶度积进行非线性建模,取得了满意的结果.同时给出了两个系列目前尚缺的值,
关键词 镧系离子结构 氟化物 氢氧化物 溶度积 关联 函数连接型神经网络
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镧系金属离子Ln^(3+)定量构效关系的神经网络研究 被引量:11
11
作者 杨兴华 印春生 潘忠孝 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第9期1466-1471,共6页
以 Ln3+ 离子的半径、电负性、 4 f电子排布周期因子 q(本文自定义 )以及基态 L值等为参数 ,使用函数连接型神经网络 ( FLN)对 Ln3+离子的 EDTA等络合常数 lg K、水化能 ΔH、水解常数 p K1 及氢氧化物溶解度 p Km 分别进行非线性关联... 以 Ln3+ 离子的半径、电负性、 4 f电子排布周期因子 q(本文自定义 )以及基态 L值等为参数 ,使用函数连接型神经网络 ( FLN)对 Ln3+离子的 EDTA等络合常数 lg K、水化能 ΔH、水解常数 p K1 及氢氧化物溶解度 p Km 分别进行非线性关联和预测 ,获得了非常好的结果 .与对应的线性模型比较表明 。 展开更多
关键词 镧系金属离子 定量构效关系 QSPR 函数连接型神经网络 非线性关联 EDTA 配合物
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函数连接型网络应用于维生素B族四组分同时测定 被引量:7
12
作者 印春生 黄道昌 +4 位作者 吴孔导 司圣柱 李志良 潘忠孝 张懋森 《分析科学学报》 CAS CSCD 1999年第5期358-362,共5页
报道了函数连接型网络(FLN)用于维生素B族四组分同时测定。采用相关系数和标准偏差从原始紫外光谱数据中挑选11 个波长点供网络处理。在函数连接型网络中,非线性输入模式得到了增强, 并使用了推广的δ学习规则。预测结果极好... 报道了函数连接型网络(FLN)用于维生素B族四组分同时测定。采用相关系数和标准偏差从原始紫外光谱数据中挑选11 个波长点供网络处理。在函数连接型网络中,非线性输入模式得到了增强, 并使用了推广的δ学习规则。预测结果极好, 其相关系数和标准偏差分别为0.99904 和0.26885。 展开更多
关键词 维生素B族 函数连接型网络 多组分 测定
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人工神经网络用于Ln^(3+)的萃合及协萃体系稳定常数的关联和预测 被引量:3
13
作者 杨兴华 张南生 潘忠孝 《分析科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第1期51-54,共4页
研究了影响 Ln3+离子的萃合及协萃合物稳定性的有关因素。以 L n3+离子的半径、电负性、4f电子排布周期因子 q(本文自定义 )以及基态 L值等为参数 ,使用函数连接型神经网络 ( FLN) ,对 Ln3+的 HTTA萃合物 ,HTTA- P35 0协萃合物及HTTA- ... 研究了影响 Ln3+离子的萃合及协萃合物稳定性的有关因素。以 L n3+离子的半径、电负性、4f电子排布周期因子 q(本文自定义 )以及基态 L值等为参数 ,使用函数连接型神经网络 ( FLN) ,对 Ln3+的 HTTA萃合物 ,HTTA- P35 0协萃合物及HTTA- TPB协萃合物的稳定常数分别进行非线性关联和预测 。 展开更多
关键词 协萃体系 镧系金属离子 HTTA P350 TPB 函数连接型 神经网络 稳定常数 协同萃取
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函数连接型神经网络应用于岩石含矿性研究 被引量:1
14
作者 印春生 林腾 +4 位作者 于芳 吴孔导 潘忠孝 张懋森 陈江峰 《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD 1999年第1期25-29,共5页
函数连接型神经网络是一种无隐含层的新型网络,应用其三阶联合激励增强特性对某矿区矿石与围岩进行判别研究,识别准确率近100%.在对预测集的每一个输入信号添加20%的噪音干扰后,发现依然能准确判别.可见网络的容错能力是十... 函数连接型神经网络是一种无隐含层的新型网络,应用其三阶联合激励增强特性对某矿区矿石与围岩进行判别研究,识别准确率近100%.在对预测集的每一个输入信号添加20%的噪音干扰后,发现依然能准确判别.可见网络的容错能力是十分令人满意的. 展开更多
关键词 神经网络 岩石 矿区 矿石 围岩 含矿性 FLN
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基于函数连接网络的焊接结构工艺过程智能识别系统 被引量:1
15
作者 王先逵 赵杰 《计算机集成制造系统-CIMS》 EI CSCD 1995年第2期44-46,共3页
从模式识别的基本原理出发,分析了焊接结构工艺过程的分类识别特点;通过模式增强采用函数连接网络结构实现了焊接结构工艺过程的分类学习和自动识别.同时,学习速率较多层网络明显提高.实践表明是一种有效、实用的工艺知识获取和表达方法.
关键词 函数连接网络 工艺过程 焊接结构 智能识别
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金属离子-DCyTA配合物稳定性的函数连接型网络研究
16
作者 潘忠孝 杨兴华 +1 位作者 印春生 张懋森 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 2000年第1期71-71,共1页
采用函数连接型神经网络的方法 ,以金属离子的电荷、离子半径、价电子结构、电负性及适配价轨道数因子为参数 ,成功地关联了4 6种已知的金属 DCyTA配合物稳定常数logK值 ,并在此基础上 ,预报了包括所有锕系元素在内的 2 2种金属 DCyT... 采用函数连接型神经网络的方法 ,以金属离子的电荷、离子半径、价电子结构、电负性及适配价轨道数因子为参数 ,成功地关联了4 6种已知的金属 DCyTA配合物稳定常数logK值 ,并在此基础上 ,预报了包括所有锕系元素在内的 2 2种金属 DCyTA配合物的logK值。 展开更多
关键词 神经网络 DCyTA配合物 稳定常数 金属离子配合物
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基于一种NW-FLNN神经网络的短期电价预测 被引量:7
17
作者 杨春霞 王耀力 +1 位作者 王力波 常青 《电测与仪表》 北大核心 2019年第10期82-86,98,共6页
针对传统神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,文中提出一种改进型小波神经网络以实现网络全局最优化。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接型网络相融合构建一种新型小波链神经网络( NW-FLNN);其次,以小波基函数作为NW-FLN... 针对传统神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极值的问题,文中提出一种改进型小波神经网络以实现网络全局最优化。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接型网络相融合构建一种新型小波链神经网络( NW-FLNN);其次,以小波基函数作为NW-FLNN的隐含层的传递函数,并利用梯度修正法训练该模型各参数;最后,选用澳大利亚新南威尔士州电价数据作为实验数据集,分别对 NW-FLNN神经网络、逆传播 B P神经网络与小波神经网络进行预测性能比较。实验结果表明:该新型网络预测模型较B P神经网络与小波神经网络性能更优,可明显减少网络迭代次数与隐层神经元数目,且平均百分比误差最大降低至0. 0317,满足实时性要求。 展开更多
关键词 小波神经网络 随机矢量函数连接型网络 新型小波链神经网络 电价预测
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基于FLN的电力系统三相短路电流计算 被引量:5
18
作者 张潮海 周其节 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 1995年第4期8-10,共3页
本文提出了一种电力系统三相短路电流计算的新方法─—人工神经网络方法。该方法使用了自适应模型识别概念和基于广义逆学习算法(GI)的函数链网络(FLN)技术。FLN用来估计短路电流基本特征。数值计算实例表明所提出的方法是... 本文提出了一种电力系统三相短路电流计算的新方法─—人工神经网络方法。该方法使用了自适应模型识别概念和基于广义逆学习算法(GI)的函数链网络(FLN)技术。FLN用来估计短路电流基本特征。数值计算实例表明所提出的方法是可行的。 展开更多
关键词 电力系统 短路电流 计算
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基于HFLANN的MSMA传感器动态模型参数识别 被引量:4
19
作者 涂福泉 吕杰 +2 位作者 庄羽航 胡升谋 王云学 《自动化与仪表》 2017年第1期20-23,29,共5页
由于磁控形状记忆合金MSMA存在固有迟滞非线性现象,严重影响传感器的测量精度。为了消除MSMA的迟滞非线性带来的负面影响,运用了一种迟滞函数链接型人工神经网络HFLANN来识别MSMA传感器动态模型参数。识别结果表明,HFLANN可以应用于MSM... 由于磁控形状记忆合金MSMA存在固有迟滞非线性现象,严重影响传感器的测量精度。为了消除MSMA的迟滞非线性带来的负面影响,运用了一种迟滞函数链接型人工神经网络HFLANN来识别MSMA传感器动态模型参数。识别结果表明,HFLANN可以应用于MSMA传感器动态模型,应用HFLANN识别的MSMA传感器输出感应电压与实验输出感应电压十分吻合,验证了该方法可应用于MSMA传感器动态建模,为MSMA传感器优化设计和预测控制奠定了良好基础。 展开更多
关键词 磁控形状记忆合金 传感器 迟滞函数链接型人工神经网络 识别 感应电压
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非线性动态传感器系统Hammerstein神经网络补偿法 被引量:1
20
作者 刘滔 韩华亭 +1 位作者 焦楷哲 雷超 《应用科技》 CAS 2014年第4期6-9,共4页
针对传感器动态特性中存在非线性的问题,提出一种基于Hammerstein传感器模型的非线性动态神经网络补偿法。先将补偿模型分解为与Hammerstein模型对应的线性动态与非线性静态2个环节;再设计一种新型的神经网络结构,使网络权系数对应于相... 针对传感器动态特性中存在非线性的问题,提出一种基于Hammerstein传感器模型的非线性动态神经网络补偿法。先将补偿模型分解为与Hammerstein模型对应的线性动态与非线性静态2个环节;再设计一种新型的神经网络结构,使网络权系数对应于相应的Hammerstein补偿模型参数,并推导反向传播的网络权系数调整方法;最后通过网络迭代训练,求得补偿模型的线性动态与非线性静态两个环节。仿真与实际实验结果均表明该传感器非线性动态补偿方法使传感器具有理想的输入输出特性。 展开更多
关键词 传感器 非线性动态补偿 HAMMERSTEIN模型 函数连接型神经网络 动态误差
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