基于旋转曲面变换PSO算法的神经网络用于胺类有机物毒性分类

神经网络模型能有效地模拟非线性的输入输出关系.本研究应用三层前馈网络对51种胺类有机物进行了结构-毒性关系的分类研究.常规的神经网络权值训练算法,例如误差反传算法,存在着收敛速度慢,容易陷入局部极值点等问题.因此提出旋转曲面变换粒子群优化算法,将被优化函数的局部极小点变换为全局最大点,同时不改变比局部极小点的值更小的区域的函数形状.此方法和粒子群优化相结合,能使待优化函数跳出局部极值点,提高训练神经网络权值的效率.实验结果显示,基于旋转曲面变换粒子群优化算法的神经网络,权值训练过程收敛速度较快,且自检误差和预报误差都较小,是一种有效的胺类有机物毒性分类方法....

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Published inFēnxī huàxué Vol. 34; no. 3; pp. 316 - 320
Main Author 熊勇 陈德钊 胡上序
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 浙江大学化工系,杭州,310027 2006
武汉大学自动化系,武汉,430072%浙江大学化工系,杭州,310027
Subjects
定量构效关系
旋转曲面变换
神经网络
粒子群
粒子群
神经网络
旋转曲面变换
定量构效关系
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ISSN0253-3820
DOI10.3321/j.issn:0253-3820.2006.03.008

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Summary:神经网络模型能有效地模拟非线性的输入输出关系.本研究应用三层前馈网络对51种胺类有机物进行了结构-毒性关系的分类研究.常规的神经网络权值训练算法,例如误差反传算法,存在着收敛速度慢,容易陷入局部极值点等问题.因此提出旋转曲面变换粒子群优化算法,将被优化函数的局部极小点变换为全局最大点,同时不改变比局部极小点的值更小的区域的函数形状.此方法和粒子群优化相结合,能使待优化函数跳出局部极值点,提高训练神经网络权值的效率.实验结果显示,基于旋转曲面变换粒子群优化算法的神经网络,权值训练过程收敛速度较快,且自检误差和预报误差都较小,是一种有效的胺类有机物毒性分类方法.
Bibliography:22-1125/O6
TP18
Neural network, quantitative structure-activity relationship , particle swarm optimization, rotate surface gransformation
TP391.4
ISSN:0253-3820
DOI:10.3321/j.issn:0253-3820.2006.03.008