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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

文献类型:期刊论文

作者刘信安 ; 陶长元 ; 唐宏志 ; 郭力 ; 李北坡
刊名重庆大学学报(自然科学版)
出版日期1995
期号05页码:83-89
关键词神经元网络 偏最小二乘法 模式识别 定量分析
中文摘要在光度计/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。
公开日期2014-03-14
版本出版稿
源URL[http://ir.ipe.ac.cn/handle/122111/7880]  
专题过程工程研究所_研究所(批量导入)
推荐引用方式
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.

入库方式: OAI收割

来源:过程工程研究所

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