【摘 要】
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分别用常规BP神经网络、贝叶斯正则化BP神经网络及遗传算法-贝叶斯正则化BP神经网络,对多组分有机酸的滴定数据进行主成分非线性拟合。结果显示,贝叶斯正则化能限制网络权值,
【基金项目】
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广西区科技厅基金（No.0778006-16）资助项目
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分别用常规BP神经网络、贝叶斯正则化BP神经网络及遗传算法-贝叶斯正则化BP神经网络,对多组分有机酸的滴定数据进行主成分非线性拟合。结果显示,贝叶斯正则化能限制网络权值,避免过拟合;遗传算法则使网络的全局优化能力和稳健性提高。对26个测试样本中的乙酸、乳酸、草酸、琥珀酸、柠檬酸和乌头酸6种组分,以及柠檬酸和乌头酸的总量进行了15次拟合预测,平均预测相对误差（RSE）分别为10.02%,9.34%,10.66%,12.18%,29.81%,31.94%和3.80%;性质相似的柠檬酸和乌头酸的拟合预测能力较差
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