改进的L-M算法用于大分子体系相平衡的神经网络预测

• 作者: 何雪忠 刘金盾 张锁江 张香平 李春山
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: BP网络 EBP算法 Levenberg-Marquardt算法 大分子体系
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 热力学
• 页码范围: 392-399
• 页数: 8页
• 分类号: TQ015.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-1157.2005.03.004

摘要

误差反向传播(EBP)算法目前已广泛应用于Back-propagation (BP)网络的学习和训练,但存在网络收敛速度慢的缺点.从目标函数和网络权值与阈值的初始化两方面对标准的Levenberg-Marquardt算法做了改进,改进的算法可以减少计算的复杂性及对内存的需求,尤其对具有较大样本及复杂拓扑结构的网络效果更为明显.基于改进的Levenberg-Marquardt算法的BP网络对蛋白质体系的溶解度和聚合物成膜体系的液-液相平衡性质进行模拟和预测,结果表明:改进的Levenberg-Marquardt算法较传统的EBP算法的收敛速度大大提高,且能较好地用于预测溶菌酵素在盐溶液中的溶解度和水/二甲基乙酰胺/聚砜成膜体系的双结点曲线.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘金盾	郑州大学化工学院	106	1060	18.0	25.0
2	张香平	中国科学院过程工程研究所	56	849	16.0	28.0
3	张锁江	中国科学院过程工程研究所	67	1282	19.0	35.0
4	何雪忠	中国科学院过程工程研究所	3	13	1.0	3.0
8	李春山	中国科学院过程工程研究所	10	118	4.0	10.0