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误差反传文献资料
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基于人工神经网络的馆藏核心期刊评价模型研究
人工神经网络是近年来计算机科学、信息科学和医学交互发展形成的一门边缘学科[1,2].在人工神经网络中,BP(Back propagation)神经网络即误差反传信息前馈神经网络的提出和发展为人工神经网络理论注入了新的活力.BP神经网络不要求变量满足正态性和独立性等条件,它对信息的处理方式提示BP神经网络是一种非传统的多元非线性模型.本文将借助BP神经网络,构建出一个动态评价馆藏核心期刊的模型,以期为馆藏核心期刊的评价建立起一个科学、实用、有效的评价体系.
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人工神经网络分光光度法用于增效联磺片三组分的同时测定
采用误差反传(BP)人工神经网络同时测定模拟增效联磺片三组分含量,磺胺嘧啶(SD)、磺胺甲基异恶唑(SMZ)、甲氧苄胺嘧啶(TMP)的平均回收率和相对标准差分别为101.0%、0.66%;99.4%、1.1%;100.4%、1.2%;且讨论了网络结构和参数对分析结果的影响.