文献类型：期刊文章

作　　者：唐明翔[1] 陈海元[2] 杨公明[3] 李开雄[1]

机构地区：[1]石河子大学食品学院 [2]阿克苏地区质量与计量检测所,新疆阿克苏843000 [3]华南农业大学食品学院,广东广州510642

出　　处：《食品科学》

基　　金：石河子大学高层次人才科研启动基金(RCZX200537);石河子大学"263"青年骨干教师资助计划(SP02014)

年　　份：2007

卷　　号：28

期　　号：5

起止页码：77-80

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI、FSTA、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以七种食品添加剂的高效液相色谱分析数据为基础,建立了一个预测保留时间的人工神经网络模型。模型采用BP网络的基本结构和算法,含有一个隐层的双层拓扑结构。确定了隐层节点数的最佳取值范围,不仅可以满足模型对仿真精度的要求,而且可以使模型的训练速度保持在合适的范围内,避免了过多的隐层节点数导致网络冗余和收敛速度下降。模拟结果表明,基本BP算法训练网络具有很好的稳定性,预测结果与实验数据有良好的一致性。

关 键 词：人工神经网络 食品添加剂 高效液相色谱 建模  

分 类 号：TP183] TS202.3]