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简述了人工神经网络的主要特点和最常用的类型--误差反向传递网络(BP网络),将人工神经网络在化学中的应用分为7个方面:过程控制与故障检测、蛋白质结构预测、谱图分析、优化问题、化学反应产物及产率的预测、定量构效关系、模式识别,并分别讨论了人工神经网络模型算法研究的基本情况.
人工神经网络在化学中的应用进展
【摘 要】
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简述了人工神经网络的主要特点和最常用的类型--误差反向传递网络(BP网络),将人工神经网络在化学中的应用分为7个方面:过程控制与故障检测、蛋白质结构预测、谱图分析、优化
【机 构】
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皮革化学与工程教育部重点实验室（四川大学）,四川大学化学学院
【出 处】
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皮革科学与工程
【发表日期】
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2003年4期
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