基于BP神经网络对NMR的预测模型

• 作者: 孙志安 岳喜顺 张翠仙 祝适蔯
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 1H NMR和13C NMR 神经网络 BP算法 预测模型
• 年，卷（期）: 2008,（15）
• 所属期刊栏目: 软件时空
• 页码范围: 201-202,265
• 页数: 3页
• 分类号: TP183|O629.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.15.083

摘要

天然产物尤其是海洋天然产物是目前国内外药物学家研究的重点.一维核磁数据(1H NMR和133C NMR)在天然产物结构确定中具有重要地位.本文首次将反向传播(BP)神经网络理论应用于13C NMR对1H NMR化学位移值的预测.通过对初始数据进行预处理,使其适应BP神经网络学习的要求,然后建立基于BP神经网络的1H NMR的数据预测模型.采用实际数据对模型进行验证.计算结果表明人工神经网络的BP算法可以用于天然产物一维核磁数据的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳喜顺	华南理工大学自动化科学与工程学院	27	117	7.0	9.0
2	张翠仙	广州中医药大学中药学院	56	291	11.0	14.0
3	孙志安	华南理工大学自动化科学与工程学院	1	2	1.0	1.0
4	祝适蔯	广州中医药大学中药学院	1	2	1.0	1.0