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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 .
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