木聚糖酶氨基酸组成与其最适pH的神经网络模型

籍均匀设计(UD)方法,构建了G/11家族木聚糖酶氨基酸组成和最适pH的神经网络(NNs)模型。当学习速率为0·09、动态参数为0·4、Sigmoid参数为0·98,隐含层结点数为10时,该模型对最适pH的拟合和预测平均绝对百分比误差可分别达到3·02%和4·06%,均方根误差均为0·19个pH单位,平均绝对误差分别为0·11和0·19个pH单位。该结果比文献报道的用逐步回归方法好。