贝叶斯正则化神经网络预测金属热力学性质的研究

来源 :西南民族大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：sophia_hou

【摘要】

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采用贝叶斯正则化神经网络(BRNN)对67种金属升华热Ls和升华熵△Ss进行了预测.对网络结构、训练集、预测集以及学习次数进行了优化,并用独立预测样本对贝叶斯正则化神经网络作

【作者】

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安燕吴启勋

【机构】

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青海民族学院化学系

【出处】

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西南民族大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2005年4期

【关键词】

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人工神经网络(ANN) 贝叶斯正则化神经网络(BRNN) 反向传播算法(BP) 金属升华热(Ls) 金属升华熵(△Ss) Artificial Neural N

【基金项目】

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青海省科技攻关项目

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采用贝叶斯正则化神经网络(BRNN)对67种金属升华热Ls和升华熵△Ss进行了预测.对网络结构、训练集、预测集以及学习次数进行了优化,并用独立预测样本对贝叶斯正则化神经网络作了检验.预测结果表明,在推广能力方面,贝叶斯正则化神经网络优于熟知的反向传播(BP)神经网络和多元线性回归方法(MLR).它可望成为元素和化合物构效关系研究的辅助手段.

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