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应用模式识别和人工神经网络相结合的PLS-BPN方法,重新研究了Cm1偶宇称原子光谱组态归属问题,解决了前人用KNN等早期模式识别方法以及CPN神经网络方法进行时的遗留问题.还就一个文献报导为已知的能级,对其组态归属提出了质疑.
CmⅠ偶宇称原子光谱的PLS-BPN方法研究
【摘 要】
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应用模式识别和人工神经网络相结合的PLS-BPN方法,重新研究了Cm1偶宇称原子光谱组态归属问题,解决了前人用KNN等早期模式识别方法以及CPN神经网络方法进行时的遗留问题.还就
【机 构】
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中国科学院上海冶金研究所,中国科学院上海冶金研究所,中国科学院上海冶金研究所 上海200050,上海200050 ,上海200050
【出 处】
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化学物理学报
【发表日期】
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1996年06期
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