神经网络模型用于中药挥发油含油水体微滤通量的预测

摘要：

　　通过误差反向传播(BP)神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、广泛回归神经网络(GRNN)建立模型，对含油水体的微滤通量进行预测。选择114组数据进行模型参数的优化与训练，并对12组数据进行通量的预测。同时，对三种神经网络模型的运行结果进行比较，结果表明,RBF神经网络、GRNN神经网络的预测结果优于BP神经网络。

关键词： 中药挥发油 神经网络模型 微滤通量 径向基函数

作者: 韩志峰 沈洁 郭立玮

作者单位: 江苏济川制药有限公司药物研究院，泰兴 225441 南京市第二人民医院，南京 210000 南京中医药大学 中药复方分离工程重点实验室，南京 210029

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届全国医药行业膜分离技术应用研讨会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 85-92,129

在线出版日期: 2012-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）