排序方式: 共有6条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
模糊人工神经网络方法在QSAR研究中的应用 总被引:2,自引:2,他引:2
使用模糊神经网络提取易于理解的“IF-THEN”模糊规则,并用于亚苄丙二腈类衍生物活性的预测,结果较好。 相似文献
2.
稳健神经网络预测反相色谱保留方程系数 总被引:5,自引:0,他引:5
使用稳健BP神经网络预测反相色谱保留方程系数,结果显示好于MLR,对α珠预测结果显著好于普通BP神经网络,对c值的预测误差小于普通BP神经网络。 相似文献
3.
改进了BP神经网络的学习速率算法,并运用改进后的BP网络,通过分子结构参数,同时对连载在吡啶在非极性固定液SE-30和极性固定液PEG-1500柱上的保留指数进行预测,取得了较好的结果。 相似文献
4.
近红外光谱分析技术在药学领域中的应用 总被引:28,自引:2,他引:26
综述了近红外光谱分析技术在药学领域中的应用。包括近红外光谱法在原料药的分析。、药物制剂的分析和制药过程中质量控制等。 相似文献
5.
SIMCA法用于从非同源蛋白一级序列预测其结构类 总被引:1,自引:1,他引:1
高守国 《计算机与应用化学》2004,21(5):714-716
蛋白质结构类的正确识别对于其三级结构预测具有十分重要的意义,有必要引入先进的算法提高预测精度。使用SIMCA法处理氨基酸组成、自相关系数提取的特征参数以及氨基酸对含量,进行了蛋白质结构类的预测。采用Miyazawa和Jerni—gan的疏水值时,All-α、All-β、αβ类的白检验的精度为89%、91%、89%,它检验的精度分别为74%、87%、91%;引入氨基酸对含量后,All-α、All-β、αβ类白检验精度为86%、89%、90%,它检验的精度为77%、88%、93%。SIMCA的预测结果好于Bayesian识别函数法,氨基酸对的引入可以提高预测精度。 相似文献
6.
人工神经网络用于特征提取及其在牛黄鉴别中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
设计了一种三层的人工神经网络用于特征的提取,然后用于人工牛黄和天然牛黄的鉴别,结果较好。 相似文献
1