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神经网络与结构编码法预测直馏汽油色谱保留指数
1
作者
刘伟
刘赞
王玲玲
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
2004年第3期26-28,共3页
对直馏汽油中的单体烃的分子结构进行了数字编码,并采用误差反向传播神经网络算法构造了直馏汽油中单体烃的气相色谱保留指数与其分子结构的非线性相关模型,神经网络结构为3层,隐含层节点为7个,有15个输入,对应单体烃的15位数字编码,1...
对直馏汽油中的单体烃的分子结构进行了数字编码,并采用误差反向传播神经网络算法构造了直馏汽油中单体烃的气相色谱保留指数与其分子结构的非线性相关模型,神经网络结构为3层,隐含层节点为7个,有15个输入,对应单体烃的15位数字编码,1个输出,对应气相色谱保留指数.预测结果表明,由误差反传算法所得的相关系数和标准偏差均优于多元线性回归方法.
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关键词
神经网络
结构编码法
直馏汽油
气相色谱保留指数
BP学习算法
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职称材料
题名
神经网络与结构编码法预测直馏汽油色谱保留指数
1
作者
刘伟
刘赞
王玲玲
机构
郑州大学生物工程系
河南省环境监测中心站
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
2004年第3期26-28,共3页
基金
河南省重点科技攻关项目(0223031800)
文摘
对直馏汽油中的单体烃的分子结构进行了数字编码,并采用误差反向传播神经网络算法构造了直馏汽油中单体烃的气相色谱保留指数与其分子结构的非线性相关模型,神经网络结构为3层,隐含层节点为7个,有15个输入,对应单体烃的15位数字编码,1个输出,对应气相色谱保留指数.预测结果表明,由误差反传算法所得的相关系数和标准偏差均优于多元线性回归方法.
关键词
神经网络
结构编码法
直馏汽油
气相色谱保留指数
BP学习算法
Keywords
neural network
structure coding
chromatography retention indices
分类号
TE626.21 [石油与天然气工程—油气加工工程]
O657.71 [理学—分析化学]
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作者
出处
发文年
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1
神经网络与结构编码法预测直馏汽油色谱保留指数
刘伟
刘赞
王玲玲
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
2004
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