基于改进模糊神经网络的细胞活性预测

针对细胞活性的预测问题,提出了一种利用自适应差分进化算法优化的模糊神经网络(ADE-FNN)预测模型。首先,通过模糊化处理细胞培养过程中的多种影响因素(如培养基成分、温度、pH值等),将这些因素作为模糊神经网络的输入。然后,利用已有的细胞活性数据对模型进行训练,优化网络参数。经过多次迭代和调整,模型逐渐学习到输入与输出之间的复杂映射关系。最后,利用细胞活性仿真实验验证所提ADE-FNN算法的性能。结果表明,基于模糊神经网络的细胞活性预测模型具有较高的预测精度和泛化能力。与传统的统计方法相比,该模型能够更好地处理数据中的不确定性和噪声,从而提供更准确的预测结果。此外,该模型还具有较好的可解释性,有助于深入理解细胞活性的影响因素及其作用机制。