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人工神经网络用于三苯基丙烯腈衍生物的定量结构-活性关系模型
被引量：
9
1
作者
杜雨静
范英芳
《化工进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期25-28,共4页
采用人工神经网络(ANN)BP算法探讨了24个三苯基丙烯睛衍生物的lg1/C(C为半致死浓度)与X位羟基指示数I、分子表面积SA和B环上原子净电荷之和QB之间的关系,以20个样本为训练集建立了定量结构-活性关系(QSAR)模型,其相关系数和标准偏差分别...
采用人工神经网络(ANN)BP算法探讨了24个三苯基丙烯睛衍生物的lg1/C(C为半致死浓度)与X位羟基指示数I、分子表面积SA和B环上原子净电荷之和QB之间的关系,以20个样本为训练集建立了定量结构-活性关系(QSAR)模型,其相关系数和标准偏差分别为R=0.9969和SD=0.0164,其余4个样本为测试集,得到R=0.9913和SD=0.1533;用多元线性回归(MLR)方法建立的QSAR模型R=0.9360,SD=0.3779。结果表明,ANN方法具有良好的预测能力,比MLR方法更精密。
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关键词
人工神经网络
定量结构-活性关系
三苯基丙烯腈衍生物
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职称材料
题名
人工神经网络用于三苯基丙烯腈衍生物的定量结构-活性关系模型
被引量：
9
1
作者
杜雨静
范英芳
机构
山西大学分子科学研究所
长治职业技术学院基础部
出处
《化工进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第1期25-28,共4页
基金
山西省自然科学基金资助项目(2007011025)
文摘
采用人工神经网络(ANN)BP算法探讨了24个三苯基丙烯睛衍生物的lg1/C(C为半致死浓度)与X位羟基指示数I、分子表面积SA和B环上原子净电荷之和QB之间的关系,以20个样本为训练集建立了定量结构-活性关系(QSAR)模型,其相关系数和标准偏差分别为R=0.9969和SD=0.0164,其余4个样本为测试集,得到R=0.9913和SD=0.1533;用多元线性回归(MLR)方法建立的QSAR模型R=0.9360,SD=0.3779。结果表明,ANN方法具有良好的预测能力,比MLR方法更精密。
关键词
人工神经网络
定量结构-活性关系
三苯基丙烯腈衍生物
Keywords
artificial neural network （ANN）
quantitative structure-activity relationship （QSAR）
triphenylacrylonitrile derivatives
分类号
O641.12 [理学—物理化学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工神经网络用于三苯基丙烯腈衍生物的定量结构-活性关系模型
杜雨静
范英芳
《化工进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
9
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