改进的L-M算法用于大分子体系相平衡的神经网络预测
文献类型：期刊论文
| 作者 | 何雪忠 ; 张香平 ; 张锁江 ; 李春山 ; 刘金盾 |
| 刊名 | 化工学报
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| 出版日期 | 2005 |
| 期号 | 03页码:392-399 |
| 关键词 | BP网络 EBP算法 LevenbergMarquardt算法 大分子体系 |
| 中文摘要 | 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. |
| 公开日期 | 2013-11-04 |
| 版本 | 出版稿 |
| 源URL | [http://ir.ipe.ac.cn/handle/122111/4736]  |
| 专题 | 过程工程研究所_研究所（批量导入） |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 何雪忠,张香平,张锁江,等. 改进的L-M算法用于大分子体系相平衡的神经网络预测[J]. 化工学报,2005(03):392-399. |
| APA | 何雪忠,张香平,张锁江,李春山,&刘金盾.(2005).改进的L-M算法用于大分子体系相平衡的神经网络预测.化工学报(03),392-399. |
| MLA | 何雪忠,et al."改进的L-M算法用于大分子体系相平衡的神经网络预测".化工学报 .03(2005):392-399. |
入库方式： OAI收割
来源：过程工程研究所
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