中国现代药物应用
中國現代藥物應用
중국현대약물응용
CHINESE JOURNAL OF MODERN DRUG APPLICATION
2008年
11期
11-13
,共3页
BP神经网络%遗传算法%模式识别
BP神經網絡%遺傳算法%模式識彆
BP신경망락%유전산법%모식식별
目的 改进传统的BP算法,建立有效的药物活性识别模式.方法 用遗传算法(GA)优化误差反向传播(BP)算法,两者结合构成混合算法.结果 有效地解决了常规BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小和GA算法独立训练神经网络速度慢等缺点.结论 GA-BP结合构成的神经网络是一种有效的药物活性识别模式,可获得满意的预测结果.
目的 改進傳統的BP算法,建立有效的藥物活性識彆模式.方法 用遺傳算法(GA)優化誤差反嚮傳播(BP)算法,兩者結閤構成混閤算法.結果 有效地解決瞭常規BP算法收斂速度慢、易陷入跼部極小和GA算法獨立訓練神經網絡速度慢等缺點.結論 GA-BP結閤構成的神經網絡是一種有效的藥物活性識彆模式,可穫得滿意的預測結果.
목적 개진전통적BP산법,건립유효적약물활성식별모식.방법 용유전산법(GA)우화오차반향전파(BP)산법,량자결합구성혼합산법.결과 유효지해결료상규BP산법수렴속도만、역함입국부겁소화GA산법독립훈련신경망락속도만등결점.결론 GA-BP결합구성적신경망락시일충유효적약물활성식별모식,가획득만의적예측결과.
