《表4 隐层神经元 (size) 训练结果 (%)》

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《R语言与正交试验对黄芪中黄芪多糖提取工艺的优化比较》

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见表4，表5。本文通过3层结构的BP神经网络建立模型，输入节点数为4个，即选取的四因素乙醇浓度、提取时间、提取次数以及料液比；输出节点数为1个，即黄芪多糖的提取量。将9组正交试验数据分别采用留一法进行交叉验证，初始随机权（range）为0.05，参数重量衰变（decay）为5×10-4，最大迭代次数（maxit）为2 000，其他参数均为默认值进行训练，根据训练结果的拟合误差和预测误差选择隐层神经元（size），训练结果见表4。同时，在参数相同的条件下，以9组数据为训练样本，对不同隐层神经元（size）进行测试，以拟合误差为选择依据，确定隐层神经元（size）个数，结果见表5。