%0 Journal Article
%T 人工神经网络法预测干黄酱挥发性成分保留值
%A 堵锡华
%J 福州大学学报(自然科学版)
%D 2014
%X 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mχt，借助多元逐步回归法优化筛选了其中的结构参数0χ、 5χ、 3χc和5χpc，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0χ、 5χ、 3χc、 5χpc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.
%K 人工神经网络
%K 连接性指数
%K 保留指数
%K 挥发性成分
%K 干黄酱
%U http://xbzrb.fzu.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20140322&flag=1