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人工神经网络用于酸性染料的分类 被引量:4

The Classification of Acidic Dyes with Artificial Neural Network
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摘要 提出用ExtendedDelta-Bar-Delta(简称EDBD)网络对酸性偶氮染料进行分类,网络结构为4-6-5,并对网络结构进行了优化.一次分类结果与采用GCEDM[1]逐次分类的结果很好地吻合,采用EDBD网络分类,比采用GCEDM分类法简单、快速、准确. The acidic dyes were classified by using Extented Delta-Bar-Delta (EDBD). Thebest structure of network was 4-6-5. The optimized learning times is about 5000. It isdifficult to classify these dyes because their structures are very similar. Compared with GCEDMand other methods which were applied formerly, the EDBD method have the advantanges ofmore stable classification standard, fewer parameters and quicker velocity.
机构地区 兰州大学化学系
出处 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1997年第11期1783-1787,共5页 Chemical Journal of Chinese Universities
关键词 人工神经网络 酸性染料 偶氮染料 分类 Artificial neural networks, Acidic dyes, Molecular connection index, GCEDM
  • 相关文献

参考文献3

  • 1张瑞生,分析化学,1996年,24卷,724页
  • 2刘满仓,高等学校化学学报,1996年,17卷,698页
  • 3俞汝勤,化学计量学导论,1991年,5页

同被引文献169

引证文献4

二级引证文献31

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