【摘 要】
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基于面向对象程序设计的设计思想，定义３种新的神经元结构体类型变量，研究了４种变形ＢＰ神经网络模型，引入神经元非线性敏感度因子、动量因子和阈值的动态修正，在一定程度上克服了传统ＢＰ网
【机 构】
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抚顺石油学院应用化学系,四川联合大学化学系
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基于面向对象程序设计的设计思想，定义３种新的神经元结构体类型变量，研究了４种变形ＢＰ神经网络模型，引入神经元非线性敏感度因子、动量因子和阈值的动态修正，在一定程度上克服了传统ＢＰ网络收敛速度慢、易陷于局部极小的缺陷，将４种模型应用于石油馏分临界性质的预测，取得较一般常规非线性处理方法更高的预测精度。
Based on the design idea of object-oriented programming, three kinds of new neuron structure type variables are defined, and four kinds of deformation BP neural network models are studied. By introducing nonlinear modification of neuron’s nonlinear sensitivity factor, momentum factor and threshold, To overcome the shortcomings of the traditional BP neural network, such as slow convergence rate and easy to be trapped in local minima, the four models are applied to the prediction of the critical properties of petroleum fractions and the prediction accuracy is higher than the conventional nonlinear methods.
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