基于神经网络的黑莓果酒香气成分的定量结构色谱保留相关研究

摘要：

采用人工神经网络(ANN)建立了36种黑莓果酒香气成分的结构与色谱保留时间之间的定量关系(QSRR)模型.以36种黑莓果酒香气成分的分子连结性指数和电拓扑指数作为输入、保留时间作为输出,采用内外双重验证的办法分析和检验所得模型的稳定性,所构建网络模型的相关系数为0.9993、交叉检验相关系数为0.9949、标准偏差为0.1100、残差绝对值小于0.47,应用于外部预测集,外部预测集相关系数为0.9833.为了便于比较,也采用多元线性回归(MLR)法建立了QSRR模型,模型的相关系数为0.9904、交叉检验相关系数为0.9905、标准偏差为1.4896、残差绝对值小于4.32,外部预测集相关系数为0.8973.结果表明,ANN模型获得了比MLR模型更好的拟合效果.

关键词：定量结构色谱保留相关、香气成分、人工神经网络

所属期刊栏目：32

分类号：O657.7(分析化学)

资助基金：许昌学院优秀青年骨干教师资助项目

在线出版日期：2016-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：697-700