基于BP神经网络的生物实验数据辨识方法  

作　　者：李玲梅 张才坤 乔冠禹 

机构地区：[1]洛阳师范学院食品与药品学院,河南省洛阳市471934 [2]中国洛阳电子装备试验中心,河南省洛阳市471003

出　　处：《电子技术与软件工程》2020年第18期198-202,共5页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

基　　金：洛阳师范学院国家自然科学基金培育基金(基金编号:2018-PYJJ-006)。

摘　　要：本文提出了基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的实验数据辨识方法。首先,分析生物实验数据错误诊断机制;其次,建立基于BP神经网络的实验数据辨识模型;最后,以一实验数据作为仿真案例,通过数据拟合的方法验证本文所提方法的正确性和合理性。同时,对该模型的抗噪声能力进行分析,结果表明,基于BP神经网络的实验数据辨识方法具有很强的数据辨识能力,良好的泛化能力和抗噪声能力,同时也能分析出实验过程受干扰的偏差数据。本文所提的方法为大规模实验数据分析提供了高效的辨识方法。特别是针对实验过程中受到干扰因素,导致获取的实验数据有偏差,该方法比其他方法更高效。

关 键 词：实验数据 数据分析 BP神经网络噪声 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] Q-33[自动化与计算机技术—控制科学与工程]