人工神经网络在溶解度预测方面的应用

来源：化学通报杂志2015年第3期北京时间：

作者：李鑫斐,赵林

摘要：溶解度作为一项重要的物化指标一直是化学学科的研究重点，然而通过实验测量获得数据耗时费力，因此科研人员建立了多种理论方法来进行估算，其中人工神经网络因其能够关联复杂的多变量情况而受到广泛关注。本文综述了人工神经网络在物质溶解度预测方面的应用，介绍了应用最广泛的三种神经网络（BP神经网络、小波神经网络、径向基神经网络）的模型结构、预测方法和预测优势，探讨了神经网络的不足以及改进方法，文章最后对神经网络在物质溶解度预测方面的发展前景进行了展望。与其它方法相比，人工神经网络技术在物质溶解度预测方面具有预测结果精确度高、操作简单等特点，具有广阔的应用前景，但输入变量选择、隐含层节点数确定、避免局部最优等问题需逐步建立系统的理论指导。

关键词：人工神经网络,溶解度 BP神经网络,小波神经网络,径向基神经网络,

基金资助：国家自然科学基金项目(21276182)资助