中药复杂组效关系的变结构神经网络辨识方法

作     者：范骁辉 程翼宇 

作者机构：浙江大学药物信息学研究所杭州310027 

出 版 物：《高等学校化学学报》 (Chemical Journal of Chinese Universities)

年 卷 期：2004年第25卷第11期

页      面：2004-2009页

核心收录：

学科分类：081704[工学-应用化学] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 070104[理学-应用数学] 070302[理学-分析化学] 0703[理学-化学] 0701[理学-数学] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金重大研究计划重点项目 (批准号 :90 2 0 90 0 5 ) 国家重点基础研究发展计划项目 (批准号 :G19990 5 44 0 5 )资助 

主　　题：神经网络 网络结构 定量组效关系 药效预测 中药 

摘      要：针对中药复杂组效关系的辨识问题 ,研究了变结构多层前馈神经网络 ,推导出一种新型的变结构网络学习算法 ,成功地应用于中药川芎药效活性预测计算 .该方法从一个规模较小的网络出发 ,当网络无法达到预定的学习精度时 ,自动增加隐含层神经元个数 ,并在原有学习结果的基础上确定新的网络参数 ,自适应地确定前馈神经网络结构 ,可用于处理复杂化学模式信息 .计算机仿真实验结果表明 ,该方法能有效地确定多层前馈神经网络的最佳结构 ,提高网络学习效率和函数逼近精度 ,解决复杂非线性函数映射关系准确建模问题 .