高海康

作品数：1被引量：5H指数：1
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基于小波神经网络的水合物形成条件预测方法被引量：5
《计算机与现代化》2013年第6期5-8,共4页唐永红 王超 龚安 徐加放 高海康 
山东省自然科学基金资助项目(ZR2012EEM020)
传统的水合物形成条件预测方法都存在各种缺点,而小波神经网络预测水合物形成条件的精度比较高,利于推广。针对水合物形成条件预测值之间相对差距较大,本文提出群体最大误差比率代表机制来改进小波神经网络的学习方式。实验结果表明,该...
关键词：预测 水合物形成条件 小波神经网络 学习方式 
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