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在传统的BP网络训练中引入了神经元非线性敏感度因子β和神经元阀值的θGDR动态修正，在一定程度上克服了传统BP网络训练收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷。将改进后的算法同HPLC结合，用于有机物水溶解度的预测，取得了较传统线性回归方法更高的预测精度。
BPNN-HPLC在有机物水溶解度预测中的应用研究
【摘 要】
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在传统的BP网络训练中引入了神经元非线性敏感度因子β和神经元阀值的θGDR动态修正，在一定程度上克服了传统BP网络训练收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷。将改进后的算法同H
【机 构】
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抚顺石油学院应用化学系(辽宁)四川大学化学院(四川)
【出 处】
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中国化学会第六届应用化学学术会议
【发表日期】
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1999年10期
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