计算机与现代化
計算機與現代化
계산궤여현대화
COMPUTER AND MODERNIZATION
2011年
5期
131-134
,共4页
数据挖掘%神经网络%药学
數據挖掘%神經網絡%藥學
수거알굴%신경망락%약학
为预测毛细管电泳迁移时间,利用数据挖掘软件Clementine的神经网络模型对维生素B1等7种药物的350个迁移时间数据进行预测,对于药物的50组数据,取49组作为学习集(或称训练集)进行训练,然后用训练好的网络对剩下的1组进行预测.Clementine的预测结果相对误差大部分小于10%,预测结果比较准确,对于大样本数据利用数据挖掘中的神经网络模型进行预测会得到比较好的结果.
為預測毛細管電泳遷移時間,利用數據挖掘軟件Clementine的神經網絡模型對維生素B1等7種藥物的350箇遷移時間數據進行預測,對于藥物的50組數據,取49組作為學習集(或稱訓練集)進行訓練,然後用訓練好的網絡對剩下的1組進行預測.Clementine的預測結果相對誤差大部分小于10%,預測結果比較準確,對于大樣本數據利用數據挖掘中的神經網絡模型進行預測會得到比較好的結果.
위예측모세관전영천이시간,이용수거알굴연건Clementine적신경망락모형대유생소B1등7충약물적350개천이시간수거진행예측,대우약물적50조수거,취49조작위학습집(혹칭훈련집)진행훈련,연후용훈련호적망락대잉하적1조진행예측.Clementine적예측결과상대오차대부분소우10%,예측결과비교준학,대우대양본수거이용수거알굴중적신경망락모형진행예측회득도비교호적결과.
