改进的BP网络用于气相色谱保留指数预测

• 作 者: 李睿 高守国 相秉仁
• 机 构: 中国药科大学分析计算中心!南京210009,中国药科大学分析计算中心!南京210009,中国药科大学分析计算中心!南京210009
• 出 处: 计算机与应用化学
• 发表日期: 2000年Z1期
• 关键词: BP神经网络 气相色谱 神经网络 指数预测 固定液 学习速率 保留指数 算法 网络训练 较好

改进了BP神经网络的学习速率算法 ,并运用改进后的BP网络 ,通过分子结构参数 ,同时对烷基吡啶在非极性固定液SE 30和极性固定液PEG 1 50 0柱上的保留指数进行预测 ,取得了较好的结果。

The algorithm of learning rate of BP neural network is improved. By using the improved BP network, the retention index of alkylpyridine on non-polar fixative SE 30 and polar immobilization PEG 1 50 0 is improved by molecular structure parameters Forecasting, and achieved good results.