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人工神经网络用于苯砜基羧酸酯定量结构-活效关系研究
被引量:
1
1
作者
何琴
黄保军
李静
《天津师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2012年第3期91-95,共5页
采用误差反传前向人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立了56种苯砜基羧酸酯类化合物的结构与其对发光菌的急性毒性之间的定量关系模型(ANN模型).以56种苯砜基羧酸酯类化合物的量子化学参数作为输入,急性毒性作为输出,所构...
采用误差反传前向人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立了56种苯砜基羧酸酯类化合物的结构与其对发光菌的急性毒性之间的定量关系模型(ANN模型).以56种苯砜基羧酸酯类化合物的量子化学参数作为输入,急性毒性作为输出,所构建网络模型的交叉检验相关系数为0.986 3、标准偏差为0.075 3、残差绝对值≤0.20,应用于外部预测集,预测集相关系数为0.988 0;而多元线性回归(multiple linear regression,MLR)法模型的相关系数为0.947 2、标准偏差为0.141 3、残差绝对值≤0.34.结果表明:ANN模型获得了比MLR模型更好的拟合效果.
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关键词
苯砜基羧酸酯
定量结构-活性关系
人工神经网络
急性毒性
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职称材料
题名
人工神经网络用于苯砜基羧酸酯定量结构-活效关系研究
被引量:
1
1
作者
何琴
黄保军
李静
机构
许昌学院化学化工学院
许昌学院表面微纳米材料研究所
出处
《天津师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2012年第3期91-95,共5页
基金
河南省教育厅自然科学研究计划项目(2009B150023)
文摘
采用误差反传前向人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立了56种苯砜基羧酸酯类化合物的结构与其对发光菌的急性毒性之间的定量关系模型(ANN模型).以56种苯砜基羧酸酯类化合物的量子化学参数作为输入,急性毒性作为输出,所构建网络模型的交叉检验相关系数为0.986 3、标准偏差为0.075 3、残差绝对值≤0.20,应用于外部预测集,预测集相关系数为0.988 0;而多元线性回归(multiple linear regression,MLR)法模型的相关系数为0.947 2、标准偏差为0.141 3、残差绝对值≤0.34.结果表明:ANN模型获得了比MLR模型更好的拟合效果.
关键词
苯砜基羧酸酯
定量结构-活性关系
人工神经网络
急性毒性
Keywords
key words: phenylsulfonyl carboxylate compound
QSAR
ANN
acute toxicity
分类号
O641.121 [理学—物理化学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工神经网络用于苯砜基羧酸酯定量结构-活效关系研究
何琴
黄保军
李静
《天津师范大学学报(自然科学版)》
CAS
2012
1
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职称材料
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