人工神经网络及分子拓扑参数在酚类有机物QSBR研究中的应用

• 来源期刊: 环境科学
• 学科: 化学
• 关键词: 人工神经网络 QSBR 酚类有机物
• 年，卷（期）: 1999,（5）
• 页码范围: 19-22
• 页数: 4页
• 分类号: O621.13
• 语种: 中文

摘要

利用分子拓扑参数作为输入参数,探索了人工神经网络对27种酚类有机物的定量结构－生物降解性能关系(QSBR).结果表明,将人工神经网络运用于有机物的生物降解性能建模是可行的.所建模型预测结果和文献数据十分接近,预测能力优于已有文献报道,且能够较好区分同分异构体