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复旦大学化学系人工神经网络模拟探索葡萄糖热裂解反应网络（图）
生物质 人工神经网络 葡萄糖
2021/8/26
生物质是生产化学品和燃料的重要原料，作为一种新兴的可再生能源，生物质的转化利用受到广泛研究关注。纤维素是自然界中存在最广泛的生物质原料，其中葡萄糖作为纤维素的单体，在生物质转化过程中是基本的中间体，所以葡萄糖热裂解反应网络对更好的理解设计生物质转化过程有重要意义。然而，葡萄糖作为一种多官能团分子，其反应网络十分复杂，可能的反应路线众多，传统的量化方法受限于计算代价难以大规模搜索，而经典力场方法对反...
多相催化剂以其材料组成和表面结构的复杂性而闻名。尤其在涉及多元金属氧化物AxByOz的催化中，改变金属元素之间的比例常常会极大的影响催化活性和选择性。然而，对这一现象的理解多年来好似隔雾看花，难以在原子层次上明确物理本质。发展新的实验和理论手段来理解复杂催化剂结构与反应活性和选择性之间的关系是催化研究中的重要挑战。
采用误差反向传播学习（BP）人工神经网络算法，以分子结构中不同基团作为描述码，对高氮化合物的标准生成焓进行预估，研究了网络参数及分子结构描述码对标准生成焓的影响，计算结果与文献值符合得较好，其回归方程相关系数为0.99823，相对误差在10%左右。人工神经网络（ANN）法是一种简单有效的预测高氮化合物生成焓的方法。
广西大学数学建模课件第十二章第四节 人工神经网络建模。
人工神经网络光度法同时测定锗、锡
人工神经网络 锗 锡 分光光度法
2009/9/25
用6 mol/L的盐酸控制溶液的酸度,在十二烷基磺酸钠的存在下,锗和锡均与苯芴酮发生高灵敏显色反应,生成稳定的三元络合物,最大吸收波长分别为510 nm和514 nm,吸收光谱严重重叠.利用BP神经网络算法无须分离同时测定锗和锡,研究了测定的最佳条件,通过对模拟样的测定验证了应用该方法可取得满意的结果,并且已把该方法应用于锗和锡的分离研究中.
Enzymatic hydrolysis of cellulose in a heterogeneous system is highly complex, rendering it difficult to build a theoretical model for confident prediction. Artificial neural network model is not cond...
基于级联人工神经网络的生物表面光谱识别方法
级联神经网络 生物光谱 隶属度 模式识别
2009/4/30
提出了一种利用多级级联人工神经网络对生物表面微区的可见光光谱进行识别与分类的方法。该方法利用自组装光纤探头式光谱仪对苹果表面微区500～730 nm范围内的可见光光谱进行测量，光谱间隔5 nm， 记录光谱测量数据并依据光谱测量数据建立由三个单隐层、四十七个输入、单输出的人工神经网络级联而成的光谱识别系统。实验表明该级联系统可以对苹果的烂痕、疤痕、碰痕的反射光谱进行准确识别，在5％和15％的噪声影响...
基于近红外光谱技术和人工神经网络的玉米品种鉴别方法研究
近红外光谱 主成分分析 人工神经网络 玉米鉴别
2009/4/30
提出了一种采用近红外光谱技术结合人工神经网络对玉米品种进行鉴别的方法。在3 800～10 000 cm-1(波长1 000～2 632 nm)范围内采集四种玉米单粒完整籽粒的近红外漫反射光谱，经Savitky-Golay平滑和多重散 射校正预处理后，对数据进行主成分分析，再结合人工神经网络技术进行品种鉴别。主成分分析表明，前8个主成分的累积贡献率达到99.602%。以前8个主成分作为网络输入，品种...
人工神经网络分类鉴别苦丁茶红外光谱
苦丁茶 人工神经网络 竞争神经网络 反向传播人工神经网络 红外光谱
2009/4/30
为了分类鉴别苦丁茶，采用竞争神经网络(CNN)和反向传播人工神经网络(BP网络)两种模式的人工神经网络(ANN)分别分析了各种苦丁茶的红外谱图。作者采用25个样本作训练集，11个样本作检验集，用两种网络进行了训练。结果表明，CNN网络和BP网络均能够有效地实现苦丁茶产地的鉴别，但CNN网络能够进一步地区分苦丁茶的级别。实验表明，CNN速度快，预测结果准确，可望用竞争神经网络(CNN)和红外光谱法结...
虚拟组分-人工神经网络用于中药紫外光度法中多组分的同时测定
人工神经网络 虚拟组分 秦皮甲素 秦皮乙素
2009/4/24
采用虚拟组分自修正、自拟合的方法消除了干扰组分的影响，实现了人工神经网络(ANN)-紫外分光光度法不经分离的中药多组分浓度的同时测定。建立了包含训练网络和拟合网络的双网络ANN算法，提高了ANN算法的自学习、自判别能力，使复杂中草药体系多组分浓度预报的准确度大大提高。对21种不同来源的秦皮中秦皮甲素和秦皮乙素的含量进行了预测，预测结果与HPLC法相比较，以相对误差小于10%计，预测准确率大于90%...
基于人工神经网络技术和遗传算法的水文预报技术
遗传算法 人工神经网络技术
2009/3/20
该项目根据人工神经网络处理大规模非线性动力系统、遗传算法具有较好的寻优能力的特点，开展了基于遗传算法的人工神经网络模型在水文预报中的应用与研究。针对河网地区、预报外延等水文难点，将人工神经网络和遗传算法有机结合，提出了适合水文预报的神经网络和自适应遗传算法的预报模型，开发了相应的预报软件。该项目可以对复杂的非线性水文过程，不考虑水文物理现象的数学关系和模型结构，在人工神经网络模型技术的基础上...
人工神经网络系统在接收函数反演中的应用
接收函数 人工神经网络 BP算法 速度结构反演
2008/5/17
为使接收函数的反演更为简便，本文提出了一种基于人工神经网络误差反传(BP)算法的接收函数反演新方法，该方法采用人工神经网络反演系统，避免了接收函数反演过程中复杂的地震响应计算及耗时的雅可比矩阵计算，只需经过学习训练就能够解决复杂的实际问题，而且具有记忆功能，这使接收函数的反演工作具有延续性和可继承性.理论数据的反演计算结果表明，该方法是切实可行的.
夸克胶子喷注的人工神经网络识别研究
人工神经网络 BP神经网络模型 模式识别 高能电子–正电子碰撞
2008/1/26
为了将人工神经网络用于高能物理中对喷注的分类识别,用从高能正负电子对撞的蒙特卡洛模拟中得到的不对称三喷注事件中的夸克喷注和胶子喷注的平均多重数、平均横动量和两类喷注所对的夹角的平均值作为输入BP神经网络的3个特征参量,对2?.5—2?2?.5GeV能区的8个能量间隔进行等精度的训练.用训练好的神经网络模型对不对称三喷注事件中的夸克喷注和胶子喷注样本进行检验判定,并对混合喷注样本进行分类识别.所得结...