弹性反传神经网络法预测烷基苯的疏水性常数

• 作者: 刘二东 李志伟 杨更亮 田宝娟 陈义
• 来源期刊: 色谱
• 学科: 化学
• 关键词: 人工神经网络 弹性反传算法 疏水性常数 烷基苯
• 年，卷（期）: 2002,（3）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 216-218
• 页数: 3页
• 分类号: O658
• 字数: 2501字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-8713.2002.03.006

摘要

介绍了应用人工神经网络预测烷基苯分子疏水性常数的方法.该法同传统方法相比,具有操作简便,适用范围广的特点.基于误差反传神经网络,建立了分子连接性指数(χ)、范德华表面积(Aw)和疏水性常数(log P)之间的数学模型.应用该模型对烷基苯分子的疏水性常数进行预测,其平均相对偏差为0.67%.并且通过与标准误差反传算法和自适应学习算法相比较,发现弹性反传算法具有训练速度快,参数选择简单的特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈义	中国科学院化学研究所分子科学中心	77	763	15.0	24.0
2	李志伟	河北大学化学与环境科学学院	32	187	8.0	12.0
3	刘二东	河北大学化学与环境科学学院	3	16	2.0	3.0
4	田宝娟	河北大学化学与环境科学学院	4	13	2.0	3.0