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中药复杂组效关系的变结构神经网络辨识方法
被引量：
8
1
作者
范骁辉
程翼宇
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第11期2004-2009,共6页
针对中药复杂组效关系的辨识问题 ,研究了变结构多层前馈神经网络 ,推导出一种新型的变结构网络学习算法 ,成功地应用于中药川芎药效活性预测计算 .该方法从一个规模较小的网络出发 ,当网络无法达到预定的学习精度时 ,自动增加隐含层神...
针对中药复杂组效关系的辨识问题 ,研究了变结构多层前馈神经网络 ,推导出一种新型的变结构网络学习算法 ,成功地应用于中药川芎药效活性预测计算 .该方法从一个规模较小的网络出发 ,当网络无法达到预定的学习精度时 ,自动增加隐含层神经元个数 ,并在原有学习结果的基础上确定新的网络参数 ,自适应地确定前馈神经网络结构 ,可用于处理复杂化学模式信息 .计算机仿真实验结果表明 ,该方法能有效地确定多层前馈神经网络的最佳结构 ,提高网络学习效率和函数逼近精度 ,解决复杂非线性函数映射关系准确建模问题 .
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关键词
神经网络
网络结构
定量组效关系
药效预测
中药
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题名
中药复杂组效关系的变结构神经网络辨识方法
被引量：
8
1
作者
范骁辉
程翼宇
机构
浙江大学药物信息学研究所
出处
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第11期2004-2009,共6页
基金
国家自然科学基金重大研究计划重点项目 (批准号 :90 2 0 90 0 5 )
国家重点基础研究发展计划项目 (批准号 :G19990 5 44 0 5 )资助
文摘
针对中药复杂组效关系的辨识问题 ,研究了变结构多层前馈神经网络 ,推导出一种新型的变结构网络学习算法 ,成功地应用于中药川芎药效活性预测计算 .该方法从一个规模较小的网络出发 ,当网络无法达到预定的学习精度时 ,自动增加隐含层神经元个数 ,并在原有学习结果的基础上确定新的网络参数 ,自适应地确定前馈神经网络结构 ,可用于处理复杂化学模式信息 .计算机仿真实验结果表明 ,该方法能有效地确定多层前馈神经网络的最佳结构 ,提高网络学习效率和函数逼近精度 ,解决复杂非线性函数映射关系准确建模问题 .
关键词
神经网络
网络结构
定量组效关系
药效预测
中药
Keywords
Neural
network
Network
architecture
qcar
modeling
Activity
prediction
Chinese
medicine
分类号
O235 [理学—运筹学与控制论]
O657.7 [理学—数学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中药复杂组效关系的变结构神经网络辨识方法
范骁辉
程翼宇
《高等学校化学学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
8
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