多元线性回归和BP神经网络对大麦根磷脂酶提取条件预测的比较

姚峻; 窦少华; 翟明昌; 王祥余; 夏先锋; 赵长新

doi:10.13995/j.cnki.11-1802/ts.2010.02.038

食品与发酵工业 >

2010 , Vol. 36 >Issue 02: 114 - 118

DOI: https://doi.org/10.13995/j.cnki.11-1802/ts.2010.02.038

食品与发酵工业

多元线性回归和BP神经网络对大麦根磷脂酶提取条件预测的比较

姚峻 ,
窦少华 ,
翟明昌 ,
王祥余 ,
夏先锋 ,
赵长新

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网络出版日期: 2010-02-25

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The Comparision of Multiple Linear Regression and BP Neural Network Predicted Barley Root Phospholipase Extract

Yao Jun ,
Dou Shaohua ,
Zhai Mingchang ,
Wang Xiangyu ,
Xia Xianfeng ,
Zhao Changxin

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Online published: 2010-02-25

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摘要

以单因素试验和中心旋转试验为基础,建立了大麦根中提取磷脂酶的2种预测模型——BP神经网络模型和多元线性回归模型,通过对2种模型预测值和试验实测值的比较发现,神经网络模型比多元回归模型具有更强的预测能力。

关键词： 磷脂酶; 大麦根; 中心旋转试验; BP神经网络

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姚峻 , 窦少华 , 翟明昌 , 王祥余 , 夏先锋 , 赵长新 . 多元线性回归和BP神经网络对大麦根磷脂酶提取条件预测的比较[J]. 食品与发酵工业, 2010 , 36(02) : 114 -118 . DOI: 10.13995/j.cnki.11-1802/ts.2010.02.038

Abstract

This paper was based on single factor test and central rotatable test,and established two prediction models of the extract of barley root phospholipase-BP neural network models and multiple linear regression model.The comparison of predictive value and actual value found that neural network model has more predictive power than the multiple regression model,and meets the projected demand for predictions.

Key words： phospholipase; barley root; central rotatable test; BP neural-network

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