| 人工神经网络法预测干黄酱挥发性成分保留值 |
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| 引用本文： | 堵锡华.人工神经网络法预测干黄酱挥发性成分保留值[J].福州大学学报(自然科学版),2014,42(3):468-473. |
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| 作者姓名： | 堵锡华 |
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| 作者单位： | 徐州工程学院化学化工学院，江苏 徐州 221111 |
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| 基金项目： | 江苏省自然科学基金资助项目(09KJD150012);徐州市绿色技术重点实验室项目(SYS2012009) |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 人工神经网络 连接性指数 保留指数 挥发性成分 干黄酱 |
Prediction of RI of the volatile flavor compounds in dry yellow soybean sauce by artificial neural network |
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| DU Xi-hua.Prediction of RI of the volatile flavor compounds in dry yellow soybean sauce by artificial neural network[J].Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition),2014,42(3):468-473. |
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| Authors: | DU Xi-hua |
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| Institution: | DU Xi-hua;School of Chemistry and Chemical Engineering,Xuzhou Institute of Technology; |
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