作者：唐永红 王超 龚安 徐加放 高海康预测水合物形成条件小波神经网络学习方式
摘要：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，该算法有效可行，预测准确度高。
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《计算机与现代化》（CN：36-1137/TP）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机与现代化》自创刊以来，以理论联系实际、促进应用开发为宗旨，主要刊登计算机专业方面的新理论、新技术及其在各个领域中应用成果的论文，设有系统分析与设计、软件工程、网络与通讯、过程控制、辅助设计、中文信息技术、人工智能、综合述评、应用与实践等栏目，既有相当的学术水平，又有现实的指导作用。
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