引入模拟辅助样本提高BP网络的泛化能力

• 作者: 傅若农 薛锦诚 陈祥光 顾峻岭
• 来源期刊: 分析科学学报
• 学科: 化学
• 关键词: BP网络 气相色谱 多元线性回归 最优化技术 预测模型
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 137-141
• 页数: 5页
• 分类号: O657.7±1|TP18
• 字数: 2172字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6144.2002.02.012

摘要

以2-吲哚醇在20种不同参数固定液上的保留值、19种不同物质在同一固定液上的保留值以及脂肪胺的色谱保留值分别作为网络的训练样本和检验样本,建立了多元线性回归(LR)模型和BP网络模型,并基于LR模型运用随机搜索最优化方法,产生模拟辅助样本并将其引入BP网络训练样本集.预测结果表明:该方法的使用提高了BP网络的泛化能力,对于残缺样本问题的预测研究,提供了一种有效的方法.与线性回归模型及原BP网络模型相比,预测精度有了明显的改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈祥光	北京理工大学化工与材料学院	104	807	17.0	23.0
2	傅若农	北京理工大学化工与材料学院	84	1230	18.0	32.0
3	薛锦诚	北京理工大学化工与材料学院	9	76	4.0	8.0
4	顾峻岭	北京理工大学化工与材料学院	30	233	9.0	13.0