遗传算法-贝叶斯正则化BP神经网络拟合滴定糖蜜中有机酸

• 作者: 曹家兴 陆建平
• 来源期刊: 分析化学
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 神经网络 贝叶斯正则化 糖蜜 有机酸分析
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 743-747
• 分类号: TS247
• 字数: 3482字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1096.2011.00743

摘要

分别用常规BP神经网络、贝叶斯正则化BP神经网络及遗传算法-贝叶斯正则化BP神经网络,对多组分有机酸的滴定数据进行主成分非线性拟合.结果显示,贝叶斯正则化能限制网络权值,避免过拟合;遗传算法则使网络的全局优化能力和稳健性提高.对26个测试样本中的乙酸、乳酸、草酸、琥珀酸、柠檬酸和乌头酸6种组分,以及柠檬酸和乌头酸的总量进行了15次拟合预测,平均预测相对误差(RSE)分别为10.02%,9.34%,10.66%,12.180%,29.81%,31.94%和3.80%;性质相似的柠檬酸和乌头酸的拟合预测能力较差,但其总量可得较好的预测结果.应用本法对两种糖蜜中有机酸进行了分析,并与离子色谱分析结果进行了对比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆建平	广西大学化学化工学院	71	319	10.0	13.0
2	曹家兴	广西大学化学化工学院	25	74	4.0	8.0