人工神经网络法预测干黄酱挥发性成分保留值

• 作者: 堵锡华
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 化学
• 关键词: 人工神经网络 连接性指数 保留指数 挥发性成分 干黄酱
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 页码范围: 468-473
• 页数: 6页
• 分类号: O6-051|TS207.3
• 字数: 2814字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.2014.03.0468

摘要

基于分子连接性及邻接矩阵,计算69种干黄酱挥发性成分的分子连接性指数mxt,借助多元逐步回归法优化筛选了其中的结构参数0x、5x、3xc和5xpc,将其作为人工神经网络的输入层神经元,采用4∶8∶1的网络体系结构,以BP算法获得预测保留指数的神经网络模型,其相关系数R和标准偏差S分别为0.985和93.301.结果表明,保留指数与0x、5x、3xc、5xpc具有良好的非线性关系,BP神经网络方法预测的结果要优于多元回归方法的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	堵锡华	徐州工程学院化学化工学院	122	362	9.0	13.0