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人工神经网络法预测二维色谱柱效

黄俊 , 周申范 , 国振双 , 许国旺

色谱 doi:10.3321/j.issn:1000-8713.2000.01.001

采用基于变步长BP算法的人工神经网络,对高效微填充柱-毛细管柱构成的二维柱色谱系统建立了柱效与影响因素的权接拓扑模型, 并用于不同操作条件下二维柱系统的柱效预测中,取得了较好的效果.

关键词: 二维柱色谱 , 人工神经网络 , BP算法 , 变步长

人工神经网络法预测炸药组分的色谱保留值参数

章婷曦 , 黄俊 , 周申范

色谱 doi:10.3321/j.issn:1000-8713.2001.04.008

以分子拓扑指数作为炸药组分的结构描述符,利用反向传播算法(BP)人工神经网络,以Sigmoid函数为传递函数,分子连接性指数0χ,1χ ,2χ与边邻接指数(ε)为输入向量,反相高效液相色谱保留值参数log kw 和S为输出向量,将输入向量归一化至-3~3区间,输出向量归一化至0~1区间,网络精度取0.5,学习步长η的初始值取0.2,动量因子α取0.5,通过对20种炸药的网络模型进行训练,建立了炸药分子结构与log kw和S之间的定量模型。结果表明,该模型较好地反映了炸药分子结构与保留值之间的关系,预测值与文献所报道实验值的相对误差大部分在±5%内,具有较高的预测精度。

关键词: 保留值参数 , 人工神经网络 , 定量结构-色谱保留相关 , 分子拓扑指数

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