用人工神经网络预测金属离子水化能

• 作者: 王凤英
• 来源期刊: 云南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 化学
• 关键词: 金属离子水化能 径向基神经网络 贝叶斯正则化网络
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 431-434
• 页数: 4页
• 分类号: O641.1|TP183
• 字数: 2878字
• 语种: 中文
• DOI: 12.3969/j.issn.1672-8513.2015.05.019

摘要

对金属离子水化能及其结构之间的关系进行了探讨,通过神经网络方法对其结构和性能关系建模发现,所建网络整体性能稳定,预测准确度高,所采用的几个重要的输入参数都能用人工神经网络的不同方法很好地预测金属离子水化能,且比传统的多元线性回归方法有较好的预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王凤英	青海民族大学化学化工学院	18	13	2.0	2.0