改进GA算法结合ANN用于酚类化合物的QSAR研究

• 作者: 夏冰 杨蕾 王鹏 蒋益林
• 来源期刊: 哈尔滨工业大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 定量构效关系 遗传算法 BP-人工神经网络 酚类化合物
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 216-218
• 页数: 3页
• 分类号: X171.5
• 字数: 2202字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0367-6234.2006.02.018

摘要

采用改进的遗传算法(IGA)和BP人工神经网络相结合的方法,研究了50个酚类化合物的麻醉毒性和分子结构之间的相关性,并与单纯用BP人工神经网络建立的模型进行比较.结果表明,该方法克服了人工神经网络训练中的局部最优问题,采用最优交叉和变异等遗传策略,有效地解决了收敛过程中的振荡问题,所得模型的训练精度和预测精度均优于单纯的BP人工神经网络QSAR模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鹏	哈尔滨工业大学应用化学系	228	3272	33.0	48.0
2	杨蕾	哈尔滨工业大学应用化学系	23	129	6.0	10.0
6	蒋益林	哈尔滨工业大学应用化学系	3	23	3.0	3.0
7	夏冰	哈尔滨工业大学应用化学系	2	62	2.0	2.0