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该论文在绪论部分简要回顾了化学计量学的发展历史并分析了其发展现状,在对文献进行综述的基础上,选取了化学计量学中的优化问题作为该论文的研究对象,其中包括:在人工神经网络应用中隐节点的优化问题、化学中的全局优化问题和试验设计优化问题.论文第一章提出一隐节点删除算法,用以优化多层前传神经网络的构型.该法首先将一具有过量隐节点数的网络训练至足够精度然后通过删除多余的隐节点来将网络构型缩减到一最优构型.在进行隐节点删除时,通过隐含层输出阵的奇异值分解来决定在小网络中应保留的隐节点数.在缩减后的网络中对起始权和偏进行预置并继续训练网络.将该法用于模拟非线性体系和实际非线性荧光体系均取得了令人满意的结果.