一种基于BP模型的分子致癌性评价方法

化学物质的致癌性监测技术的研究已成为国际性科研热点，采用分子构效关系对分子致癌性进行评价是一种区别于生物学检测的一种新方法。本文介绍一种以分子拓扑结构为参数、用反向传播神经网络ＢＰ模型建立的分子致癌性评价方法，通过一组多环芳烃分子进行训练和测试，讨论ＢＰ模型在此应用中的有关问题。

BP神经网络在LabVIEW中的实现及应用

LabVIEW是一种图形化的编程语言,被工业界和研究实验室所广泛接受。将BP神经网络与LabVIEW的结合,并应用于基于电涡流的多层厚度检测中的反演算法,拓宽了两者的应用范围,提高了检测系统的性能和开发效率。

基于BP神经网络陶瓷生产监控系统的设计

陶瓷行业的工作重点是隧道窑温度控制系统的完善与推广。本文采用神经网络控制策略设计了一套陶瓷生产过程的智能监控系统 ,并应用了改进的 BP神经网络学习算法。

BP神经网络网络结构优化问题的研究

将灰色关联分析法应用到BP神经网络隐层结点数的确定中,实现了BP神经网络网络结构的优化,提高了网络的预测精度.仿真结果表明这种方法非常有效,同时也对BP神经网络的进一步研究提供了一种全新的思路.

基于MTALAB的神经网络判别模型

判别分析是判别样品所属类型的一种统计方法.利用M ATLAB提供的神经网络工具箱为基础,设计了一个三层BP神经网络判别模型,提出了一种进行判别分析的新方法,实例表明,利用BP神经网络建立的判别模型是进行判别分析的有效方法.是对研究分类问题的方法的扩充.