文献类型：期刊文章

作　　者：张光亚[1] 葛慧华[1] 方柏山[1]

机构地区：[1]华侨大学工业生物技术研究所,福建泉州362021

出　　处：《计算机与应用化学》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(20276026)

年　　份：2005

卷　　号：22

期　　号：9

起止页码：749-752

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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。

关 键 词：主成分分析 BP神经网络 木聚糖酶 最适PH 虚拟筛选  

分 类 号：Q617]