木聚糖酶氨基酸组成与其最适ph的神经网络模型

籍均匀设计（ud）方法，构建了g/11家族木聚糖酶氨基酸组成和最适ph的神经网络（nns）模型。当学习速率为0.09、动态参数为0.4、sigmoid参数为0.98，隐含层结点数为10时，该模型对最适ph的拟合和预测平均绝对百分比误差可分别达到3.02%和4.06%，均方根误差均为0.19个ph单位，平均绝对误差分别为0.11和0.19个ph单位。该结果比文献报道的用逐步回归方法好。