《表3 方程 (2) 式中各描述符特征》

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《润滑油添加剂抗磨性能与结构定量关系》

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文中所得的ANN和MRL模型都明显优于文献统计结果[14]:R=0.526，均方根误差为0.364 85（196N载荷实验）；R=0.622，均方根误差为0.316 22（294 N载荷实验）；R=0.561，均方根误差为0.387 91（392 N载荷实验）。文中所获得的MLR模型R2大于0.5，符合文献[16]提出的模型接受标准。样本数与变量数的比值（108/4=27）远大于5，因此MLR具有统计意义。对于含3层结构、1个输出性质的ANN模型，样本数N，输入层节点数n、隐含层节点数m应满足以下条件:N>n×m+m×1+m+1，即样本数大于网络可调整参数[19，21]。文中模型中:72>4×7+7×1+7+1=43。因此文中模型可以排除偶然相关性问题，即变量与性质之间存在相关性。而文献[15]中，样本数为30，网络可调整参数:47×3+3×1+3+1=148，或60×3+3×1+3+1=183。很明显，输入描述符过多，引起网络可调整参数大于样本数，因此容易出现过拟合。因此，与文献模型[14-15]比较，文中所得ANN和MRL模型符合严格的统计标准，统计品质好。