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将化舍物中元素的Z1、Z2、（Z1／rcov）1、（Z2／rcov）2、X1和X2作为结构描述符，用LM-BP神经网络和概率神经网络识别55种未知类别化舍物的属性，两种方法均优于文献方法，且人工神经网络方法识别结果准确、稳定可靠，因而是一种较好的化合物属性识别方法．
人工神经网络用于化合物的属性识别
【摘 要】
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将化舍物中元素的Z1、Z2、（Z1／rcov）1、（Z2／rcov）2、X1和X2作为结构描述符，用LM-BP神经网络和概率神经网络识别55种未知类别化舍物的属性，两种方法均优于文献方法，且人工神经网络方法
【机 构】
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渭南师范学院化学化工系
【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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2007年2期
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