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基于LM-BP神经网络模式的酸性染料分类方法 总被引:2,自引:1,他引:1
提出用Levenberg-Marquardt Backpropagation Neural Network(LM-BP)网络对酸性偶氮染料进行分类,网络结构为4-6-5。优化了隐含层神经元数和网络训练次数,表明隐含层神经元数应比输出层神经元数多一个。考察了训练集样本的选择对结果的影响,测试集的样本参数大小要处于训练集样本之间。本网络把其中22种染料作为训练集,把另外18种染料作为测试集,与采用GCEDM逐次分类法比较,测试集识别率为83%。 相似文献
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以2,4-二氧六氢-1,3,5-三嗪为先导化合物,引入不同的酰基,进行N-酰化结构改造,合成了7个新化合物,抗病毒活性测试表明,其中4个化合物对TMV的抑制率达到50-53%,与参照物DADHT接近。 相似文献
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