人工神经网络法预测干黄酱挥发性成分保留值

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.