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A comparison of backpropagation and generalized-regression genetic-neural network models.

机译:反向传播和广义回归遗传神经网络模型的比较。

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摘要

The results of the backpropagation (BP) and generalized-regression genetic-neural (GRGN) network were compared using a series of nonpeptide arginine vasopressin VI antagonists. It was shown that both approaches are equivalent with respect to the recognition process while the BP network is superior over GRGN if the sample sizes are lowered by cross-validation.
机译:使用一系列非肽精氨酸加压素VI拮抗剂比较了反向传播(BP)和广义回归遗传神经(GRGN)网络的结果。结果表明,两种方法在识别过程上都是等效的,而如果通过交叉验证降低样本量,则BP网络将优于GRGN。

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