籍均匀设计（UD）方法，构建了G/11家族木聚糖酶氨基酸组成和最适pH的神经网络（NNs）模型。当学习速率为0.09、动态参数为0.4、Sigmoid参数为0.98，隐含层结点数为10时，该模型对最适pH的拟合和预测平均绝对百分比误差可分别达到3.02%和4.06%，均方根误差均为0.19个pH单位，平均绝对误差分别为0.11和0.19个pH单位。该结果比文献报道的用逐步回归方法好。
张光亚 方柏山. 木聚糖酶氨基酸组成与其最适pH的神经网络模型[J]. 生物工程学报, 2005, 21(4):
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