| 化学中的人工神经网络法 |
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| 引用本文： | 许禄,胡昌玉.化学中的人工神经网络法[J].化学进展,2000,12(1):18-31. |
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| 作者姓名： | 许禄 胡昌玉 |
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| 作者单位： | 中国科学院长春应用化学研究所,长春,130022 |
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| 摘 要： | 反向传输人工神经网络是应用最为广泛的一种方法, 本文较详细地介绍了该种方法及其相关的问题, 同时给出了Kohonen 模型和Hopfield 网络的简单算法。关于神经网络在化学中的应用, 该文介绍了6 个方面: 定量结构2活性性质相关性(QSAR/QSPR )研究, 有机化合物结构解析, 光谱的数据处理, 化学反应性, 流程优化, 故障诊断及控制, 蛋白质结构。
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| 关 键 词： | 人工神经网络 化学 综述 |
| 收稿时间： | 1998-11-01 |
| 修稿时间： | 1998年11月 |
Artificial Neural Networks in Chemistry |
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| Xu Lu,Hu Changyu.Artificial Neural Networks in Chemistry[J].Progress in Chemistry,2000,12(1):18-31. |
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| Authors: | Xu Lu Hu Changyu |
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| Institution: | Changchun Institute of Applied Chemistry, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130022, China |
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| Abstract: | The neural networks in chemistry
is reviewed with the emphasis on the back-propagation algorithm. Kohonen and Hopfield
networks are briefly described. Applications in quantitative structure-activity/property
relationships, structural elucidation of organic compounds, spectroscopic data analysis,
chemical reactivity, process optimization, diagnosis and control of breakdowns, and
protein structures are summarized. |
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| Keywords: | artificial neural networks chemistry review |
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