人工神经网络在半水盐酸帕罗西汀溶解度预测中的应用

• 作者: 任国宾 尹秋响 徐昭 王静康
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 激光检测技术 人工神经网络 半水盐酸帕罗西汀 溶解度
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 853-860
• 页数: 8页
• 分类号: O625.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-1157.2006.04.026

摘要

溶解度的测定与预测对于多晶型体的晶体生长和结晶过程中的多晶型控制至关重要.利用激光监视装置,首次测得了半水盐酸帕罗西汀在不同溶剂体系中的溶解度,共计308组数据;采用多参数人工神经网络模型,随机选取308组数据中的184组数据进行人工神经网络的训练,考察了不同隐含层节点数对神经网络训练效果的影响,得到了优化后的人工神经网络模型,利用剩余的124组数据对优化后的模型进行检测,平均预测误差小于0.7%.预测结果表明,优化后的人工神经网络模型可以胜任半水盐酸帕罗西汀溶解度预测的任务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任国宾	国家工业结晶技术研究推广中心天津大学化工学院	1	8	1.0	1.0
2	王静康	国家工业结晶技术研究推广中心天津大学化工学院	1	8	1.0	1.0
3	尹秋响	国家工业结晶技术研究推广中心天津大学化工学院	1	8	1.0	1.0
4	徐昭	国家工业结晶技术研究推广中心天津大学化工学院	1	8	1.0	1.0