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基于LM-BP神经网络模式的酸性染料分类方法
被引量：
2
1
作者
开小明
沈玉华
+1 位作者
谢安建
郑学根
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2004年第3期39-43,共5页
提出用Levenberg MarquardtBackpropagationNeuralNetwork(LM BP)网络对酸性偶氮染料进行分类,网络结构为4-6-5。优化了隐含层神经元数和网络训练次数,表明隐含层神经元数应比输出层神经元数多一个。考察了训练集样本的选择对结果的影响...
提出用Levenberg MarquardtBackpropagationNeuralNetwork(LM BP)网络对酸性偶氮染料进行分类,网络结构为4-6-5。优化了隐含层神经元数和网络训练次数,表明隐含层神经元数应比输出层神经元数多一个。考察了训练集样本的选择对结果的影响,测试集的样本参数大小要处于训练集样本之间。本网络把其中22种染料作为训练集,把另外18种染料作为测试集,与采用GCEDM逐次分类法比较,测试集识别率为83%。
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关键词
LM-BP神经网络模式
酸性染料
分类方法
分子连通性指数
化学模型识别
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职称材料
题名
基于LM-BP神经网络模式的酸性染料分类方法
被引量：
2
1
作者
开小明
沈玉华
谢安建
郑学根
机构
安庆师范学院化学系
安徽大学化学化工学院
安庆石油化工研究院
出处
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2004年第3期39-43,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(20031010)
安徽省教育厅科研基金资助项目(2001kj163)
文摘
提出用Levenberg MarquardtBackpropagationNeuralNetwork(LM BP)网络对酸性偶氮染料进行分类,网络结构为4-6-5。优化了隐含层神经元数和网络训练次数,表明隐含层神经元数应比输出层神经元数多一个。考察了训练集样本的选择对结果的影响,测试集的样本参数大小要处于训练集样本之间。本网络把其中22种染料作为训练集,把另外18种染料作为测试集,与采用GCEDM逐次分类法比较,测试集识别率为83%。
关键词
LM-BP神经网络模式
酸性染料
分类方法
分子连通性指数
化学模型识别
Keywords
Neural networks
Acidic dyes
Molecular connection index
分类号
TS193.21 [轻工技术与工程—纺织化学与染整工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于LM-BP神经网络模式的酸性染料分类方法
开小明
沈玉华
谢安建
郑学根
《河南科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2004
2
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