基于神经网络的玫瑰花挥发性有机物的定量结构色谱保留相关

摘要

采用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)中的误差反向传播神经网络(Error Back Propagation,BP)方法,以40种玫瑰花挥发性成分的4个拓扑指数作为输入,以保留时间作为输出,建立其定量结构-色谱保留时间(Quantitative Structure Chromatographic retention Relationship,QSRR)相关模型.采用留一交叉检验和外检验相结合的方法检验模型的稳健性和预测能力.得到的留一交叉相关系数为0.986 6;外检验时,预测集的相关系数为0.992 6;而采用多元线性回归(Multiple Linear Regressions,MLR)法所得相关系数为0.954 5.结果表明,ANN模型比MLR模型有更好的拟合效果.