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贺黎明, 夏明思. 神经网络反向传播模型用于CmI的能级分类[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 1995, (4): 523-528.
引用本文:
贺黎明, 夏明思. 神经网络反向传播模型用于CmI的能级分类[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 1995, (4): 523-528.
神经网络反向传播模型用于CmI的能级分类
贺黎明
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夏明思
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将神经网络反向传播算法应用于Curium的关于组态的分类计算。用4个特征变量(能级值、郎德g日子、J量子数和同位素位移)表征每一个能好。为检验神经网络预报能力,采用leave-n-out方法(奇宇称n=1,偶宇称n=5)对所有已知实验样本进行了预报。其中奇、偶宇称能级预报正确率分别为92.7%和97.4%。利用相同的神经网络结构,得到了12个奇宇称和42个偶宇称的未知能级的预报结果。
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