用人工神经网络方法研究高聚物的热力学性质

来源 :浙江大学学报(理学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：jack196409

【摘要】

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用前馈多层神经网络方法研究了高聚物的热力学性质.在本文的人工神经网络模型中,输入层为高聚物的密度ρ,缠结分子量M-e,玻璃化转变温度T-g,高聚物的高弹性模量G-N,钩状构像

【作者】

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黄有兴夏阿根

【机构】

：

浙江大学物理系

【出处】

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浙江大学学报(理学版)

【发表日期】

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2001年6期

【关键词】

：

前馈多层神经网络方法高聚物比热神经网络训练 BP artificial neural network model heat capacity C-p ne

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用前馈多层神经网络方法研究了高聚物的热力学性质.在本文的人工神经网络模型中,输入层为高聚物的密度ρ,缠结分子量M-e,玻璃化转变温度T-g,高聚物的高弹性模量G-N,钩状构像含量β和无扰均方末端距的特征比C-∞;输出层为高聚物比热C-p;隐含层的节点数为5.最后预测结果与实验结果非常接近,相对误差为2.2～5.4,这为研究高聚物的其它物理性质提供了一种新的方法.

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