《表1 不同神经元个数的MSE值》

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《基于反向传播人工神经网络的酱牛肉中金黄色葡萄球菌的生长模型》

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人工神经网络数据分为训练集、验证集和测试集，为获得最优的神经网络结构，需确定隐含层的层数和神经元节点数。依次将训练数据代入隐含层为1～3、节点数为10到35的不同的隐藏层网络中，选择验证集上MSE最小时的节点数作为最优结构。隐藏层数1、2、3分别对应的MSE值为0.012 0、0.002 6、0.002 9，由此可知当隐藏层数为2时，MSE值最小，预测效果优于隐藏层数为1和3的模型，故确定该模型的隐藏层数为2。从表1可看出，当第一层、第二层神经元节点分别为35、30时，MSE值最小，模型预测效果最好。因此最终的反向传播网络模型结构为2-35-30，网络模型结构见图1。