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乙醇脱氢酶氨基酸组成和最适温度均匀设计的神经网络模型
引用本文:张光亚,李猛,方柏山. 乙醇脱氢酶氨基酸组成和最适温度均匀设计的神经网络模型[J]. 计算机与应用化学, 2006, 23(10): 955-958
作者姓名:张光亚  李猛  方柏山
作者单位:华侨大学工业生物技术研究所,福建,泉州,362021;华侨大学工业生物技术研究所,福建,泉州,362021;华侨大学工业生物技术研究所,福建,泉州,362021
基金项目:国务院侨务办公室科研项目
摘    要:构建了乙醇脱氢酶氨基酸组成和最适温度的神经网络模型,并运用均匀设计优化神经网络结构。结果表明,当最小训练率为0.12,动态参数为0.6,Sigmoid参数为0.98,隐含层结点数为9时,神经网络的拓扑结构为最优。所得样本误差为0.00999,模型对温度预测的平均绝对百分比误差为5.13%,均方根误差为5.12℃,平均绝对误差为3.82℃,优于逐步回归计算的结果。

关 键 词:乙醇脱氢酶  BP神经网络  最适温度  逐步回归
文章编号:1001-4160(2006)10-955-958
收稿时间:2005-12-06
修稿时间:2005-12-062006-03-14

A uniform design based neural network model for amino acid composition and optimum temperature of alcohol dehydrogenase
Zhang Guangya,Li Meng,Fang Baishan. A uniform design based neural network model for amino acid composition and optimum temperature of alcohol dehydrogenase[J]. Computers and Applied Chemistry, 2006, 23(10): 955-958
Authors:Zhang Guangya  Li Meng  Fang Baishan
Affiliation:Institute of Industrial Biotechnology, Hua Qiao University, Quanzhou, 362021, Fujiang, China
Abstract:
Keywords:alcohol dehydrogenase  BP neural networks  optimum temperature  stepwise regression
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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