人工神经网络在溶解度预测方面的应用

• 作者: 李鑫斐 赵林
• 来源期刊: 化学通报（印刷版）
• 关键词: 人工神经网络 溶解度 BP神经网络 小波神经网络 径向基神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 进展评述
• 页码范围: 208-214
• 页数: 7页
• 字数: 4832字
• 语种: 中文

摘要

溶解度作为一项重要的物化指标,一直是化学学科的研究重点.然而,通过实验测量获得数据耗时费力,因此,科研人员建立了多种理论方法来进行估算,其中,人工神经网络因其能够关联复杂的多变量情况而受到广泛关注.本文综述了人工神经网络在物质溶解度预测方面的应用,介绍了应用最广泛的3种神经网络(BP神经网络、小波神经网络、径向基神经网络)的模型结构、预测方法和预测优势,探讨了神经网络的不足以及改进方法.文章最后对神经网络在物质溶解度预测方面的发展前景进行了展望.与其他方法相比,人工神经网络技术在物质溶解度预测方面具有预测结果精确度高、操作简单等特点,具有广阔的应用前景,但输入变量选择、隐含层节点数确定、避免局部最优等问题还需逐步建立系统的理论指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵林	天津大学环境科学与工程学院	134	1372	17.0	29.0
2	李鑫斐	天津大学环境科学与工程学院	1	11	1.0	1.0