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徐菡

作品数：2 被引量：9H指数：1
供职机构：北京科技大学应用科学学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：环境科学与工程农业科学更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇环境科学与工...
  • 1篇农业科学

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇人工神经
  • 2篇人工神经网络
  • 2篇网络
  • 2篇工神经网络
  • 2篇RBF网
  • 2篇RBF网络
  • 2篇人工神经网
  • 1篇英文
  • 1篇营养化
  • 1篇基于神经网络
  • 1篇富营养化
  • 1篇富营养化程度
  • 1篇RBF神经网...
  • 1篇BP网
  • 1篇BP网络
  • 1篇催化
  • 1篇催化剂

机构

  • 2篇北京科技大学

作者

  • 2篇徐菡
  • 2篇刘钦圣
  • 1篇张晓丹
  • 1篇刘贺平
  • 1篇赵立英
  • 1篇黄朝君

传媒

  • 1篇环境工程
  • 1篇内蒙古农业大...

年份

  • 1篇2007
  • 1篇2006
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于神经网络的催化剂配方模型(英文)
2006年
本文应用人工神经网络中的BP网络与RBF网络,讨论脂肪醇催化剂配方的建模问题,并与传统的多元线性回归方法进行对比。结果表明,神经网络具有明显的优点,而RBF网络又比BF网络更加精确,且收敛速度要快1 000倍以上。
赵立英徐菡刘钦圣刘贺平
关键词：人工神经网络BP网络RBF网络催化剂
基于RBF神经网络的湖库水质富营养化程度评价模型被引量：9
2007年
运用人工神经网络中的RBF网络算法,建立一种新的湖库水质富营养化程度评价模型。对我国污染差异分布广泛的12个湖库的水质富营养程度评价数据中的10组作为训练样本进行网络的建立,剩余2组用于网络的检验。结果表明:该方法建立的评价模型比文献[1]利用多元统计分析方法建立的评价模型更加简便有效。
张晓丹黄朝君徐菡刘钦圣
关键词：富营养化RBF网络人工神经网络
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