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改进的人工神经网络算法(Ⅰ)—网络结构的优化和收敛判据
张晓晨,周家驹
1995
Source Publication计算机与应用化学
Issue03Pages:186-191
Abstract人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)对于处理非线性体系建立模型有其独到之处,尤其近些年来将人工神经网络用于药物定量构效关系(QuantitativeStructure-ActivityRelationships,QSAR)的研究已取得了令人欣慰的结果,这就使得越来越多的药物学家和化学家相信并采用这一方法。但是值得关注的是在应用ANN方法分析和预报中存在着过拟合(Overfitting)的现象,这将影响模型的预报性能。为此本文提出了一种消除过拟合现象的方法,这种方法保证所得出模型在一定范围内有较可靠的预报能力(PredictAbility)。
Keyword人工神经网络 定量构效关系 收敛判据
Document Type期刊论文
Version出版稿
Identifierhttp://ir.ipe.ac.cn/handle/122111/7818
Collection研究所(批量导入)
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GB/T 7714
张晓晨,周家驹. 改进的人工神经网络算法(Ⅰ)—网络结构的优化和收敛判据[J]. 计算机与应用化学,1995(03):186-191.
APA 张晓晨,周家驹.(1995).改进的人工神经网络算法(Ⅰ)—网络结构的优化和收敛判据.计算机与应用化学(03),186-191.
MLA 张晓晨,周家驹."改进的人工神经网络算法(Ⅰ)—网络结构的优化和收敛判据".计算机与应用化学 .03(1995):186-191.
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