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基于LM-BP神经网络算法饱和醇结构拓扑指数与保留指数相关性的研究
被引量：
2
1
作者
吴义平
开小明
《光谱实验室》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期610-613,共4页
基于LM-BP神经网络算法,建立了饱和醇结构拓扑指数和物理化学性质与在不同固定相上保留指数相关性的人工神经模型。网络的传输函数都是线性的(Purelin函数),隐含层有3个神经元。饱和醇包括带有伯、仲、叔基官能团的直链和支链醇。讨论...
基于LM-BP神经网络算法,建立了饱和醇结构拓扑指数和物理化学性质与在不同固定相上保留指数相关性的人工神经模型。网络的传输函数都是线性的(Purelin函数),隐含层有3个神经元。饱和醇包括带有伯、仲、叔基官能团的直链和支链醇。讨论了隐含层神经元数对神经网络的影响,由19个饱和醇得到的网络适合预测测试醇的精确保留指数。与多元线性回归比较,人工神经网络模型预测结果略优于多元线性回归法。
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关键词
lm
-
bp
神经网络算法
定量结构-保留指数相关性
拓扑指数
多元线性回归
气相色谱
原文传递
题名
基于LM-BP神经网络算法饱和醇结构拓扑指数与保留指数相关性的研究
被引量：
2
1
作者
吴义平
开小明
机构
安庆师范学院化学化工学院
出处
《光谱实验室》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期610-613,共4页
文摘
基于LM-BP神经网络算法,建立了饱和醇结构拓扑指数和物理化学性质与在不同固定相上保留指数相关性的人工神经模型。网络的传输函数都是线性的(Purelin函数),隐含层有3个神经元。饱和醇包括带有伯、仲、叔基官能团的直链和支链醇。讨论了隐含层神经元数对神经网络的影响,由19个饱和醇得到的网络适合预测测试醇的精确保留指数。与多元线性回归比较,人工神经网络模型预测结果略优于多元线性回归法。
关键词
lm
-
bp
神经网络算法
定量结构-保留指数相关性
拓扑指数
多元线性回归
气相色谱
Keywords
levenberg
-
marquardt
backpropagation
（
lm
-
bp
）
algorithm
of
neural
network
Quantitative
Structure-Retention
Indexes
Relationships
Topological
Indexes
Multiple
Linear
Regression（MLR）
Gas
Chromatography
分类号
O657.71 [理学—分析化学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LM-BP神经网络算法饱和醇结构拓扑指数与保留指数相关性的研究
吴义平
开小明
《光谱实验室》
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
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