用BP神经网络法预测反相液相色谱保留值

• 作者: 张干兵 徐晖 王乾宇
• 来源期刊: 湖北大学学报(自然科学版)
• 学科: 化学
• 关键词: 逐步回归 人工神经网络 疏水分配常数 液相色谱保留值
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 所属期刊栏目: 化学与材料科学
• 页码范围: 145-148
• 页数: 4页
• 分类号: O652.63
• 字数: 2494字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2375.2002.02.013

摘要

运用逐步回归法筛选BP人工神经网络的输入元素改进BP网络的结构,并用于疏水分配常数及氢键作用能预测反相液相色谱保留值.结果表明,逐步回归法与人工神经网络相结合,能优化网络,大大提高网络收敛速度,在很大程度上克服了通常BP网络过拟合的缺点.较通常BP神经网络及回归法在处理构效关系方面有更强的信息处理能力和预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐晖	湖北大学化学与材料科学学院	6	62	3.0	6.0
2	张干兵	湖北大学化学与材料科学学院	10	51	4.0	7.0
3	王乾宇	湖北大学化学与材料科学学院	1	4	1.0	1.0