《表1 软测量误差对比：海洋生物酶发酵过程关键生物参数的软测量》

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《海洋生物酶发酵过程关键生物参数的软测量》

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为了更直观地说明贝叶斯正则化神经网络的预测性能，文中将贝叶斯正则化神经网络与LM算法[13，14]的神经网络进行了对比，采用平均绝对误差和均方根误差和最大绝对误差3个预测性能的评价指标反映模型的预测效果，结果如表1所示。表中2种算法的神经网络采用了相同的训练数据、测试数据和网络参数。可以看出LM算法的神经网络预测误差要比前者大得多。结合图4和表1可以看出贝叶斯正则化神经网络具有较高的预测精度。