【摘 要】
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木聚糖酶结构与功能、性质的关系错综复杂,传统的回归分析往往不能满足要求.本文采用主成分分析法对样本数据集进行预处理,将得到的新样本数据集输入神经网络,籍助于均匀设计
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木聚糖酶结构与功能、性质的关系错综复杂,传统的回归分析往往不能满足要求.本文采用主成分分析法对样本数据集进行预处理,将得到的新样本数据集输入神经网络,籍助于均匀设计(UD),构建了木聚糖酶氨基酸组成和最适pH的模型.当学习速率为0.08、动态参数为0.7、Sigmoid参数为0.92,隐含层结点数为9时,模型的拟合残差为0.001 09,对pH值拟合的平均绝对百分比误差为3.29%,同时具有良好的预测效果,预测的平均绝对误差为0.59个pH单位.比文献报道的用逐步回归方法更好.
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