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研究并应用径向基函数神经网络(RBF-network)对稀土卤化物标准生成焓进行定量建模,相关系数r达到0.9985,样本误差较小,显现了神经网络方法在该领域的优势.交互预测结果证明模型具有好的稳定性和泛化性能,对7个未知样本所作的预测有一定参考价值.
径向基函数神经网络与稀土卤化物标准生成焓的研究
【摘 要】
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研究并应用径向基函数神经网络(RBF-network)对稀土卤化物标准生成焓进行定量建模,相关系数r达到0.9985,样本误差较小,显现了神经网络方法在该领域的优势.交互预测结果证明模
【机 构】
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怀化学院
【出 处】
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怀化学院学报
【发表日期】
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2005年2期
【基金项目】
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湖南省高校科研项目
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