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神经元网络技术和偏最小二乘法在定量分析和构效关系方面的比较
刘信安; 陶长元; 唐宏志; 郭力; 李北坡
1995
Source Publication重庆大学学报(自然科学版)
Issue05Pages:83-89
Abstract在光度计/计算机联机系统上利用人工神经网络反向传递算法和偏最小二乘法对五组分有机物混合体系的紫外光谱数据和芬太尼构效关系数据同时进行了定性定量分析,对比和研究。结果表明,反向传递模型具有良好的定性分类能力和定量预测能力;偏最小二乘算法的定性分类效果稍差,但定量预测能力优于反向传递算法。
Keyword神经元网络 偏最小二乘法 模式识别 定量分析
Document Type期刊论文
Version出版稿
Identifierhttp://ir.ipe.ac.cn/handle/122111/7880
Collection研究所(批量导入)
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GB/T 7714
刘信安,陶长元,唐宏志,等. 神经元网络技术和偏最小二乘法在定量分析和构效关系方面的比较[J]. 重庆大学学报(自然科学版),1995(05):83-89.
APA 刘信安,陶长元,唐宏志,郭力,&李北坡.(1995).神经元网络技术和偏最小二乘法在定量分析和构效关系方面的比较.重庆大学学报(自然科学版)(05),83-89.
MLA 刘信安,et al."神经元网络技术和偏最小二乘法在定量分析和构效关系方面的比较".重庆大学学报(自然科学版) .05(1995):83-89.
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