发表日期:2013年11期 出版:《新课程(上) 主管单位:山西三晋报刊传媒集团有限责任公司 作者:陈紫电 页数:2页(依默认发送格式:PDF计算) PDF编号:PDF9XKJA2013113720 可选格式:Word、ePUB、PPT(课件用途) 下载次数:171 论文引用次数:0

将化合物中元素的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种未知类别化合物的属性,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.

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