基于PSO-BP神经网络的壳聚糖药物缓释模型
研究了壳聚糖作为载体的药物缓释过程,通过离子凝胶法制备出壳聚糖纳米微球,以牛血清蛋白为药物模型研究了该纳米微球对蛋白类药物的缓释效果.以此为基础,建立了壳聚糖纳米微球药物缓释人工神经网络模型,通过MATLAB编程确定了网络拓扑结构为5-9-1型.基于PSO-BP算法对网络进行了训练,训练后以该模型对实验数据进行拟合,并对模型进行验证.结果表明,模型具有很高的拟合精度及较强的泛化能力,对测试数据拟合相关系数达0.9854;T检验结果表明,预测值与实验值之间存在较强的统计关系,模型准确可信.
模型、壳聚糖、缓释、PSO算法、BP神经网络
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TQ018(一般性问题)
2014-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
129-134
