人工神经网络方法对卤代联苯化合物的QSRR研究

• 作者: 任创 国晶晶 孙挺 宋丽娟 张晓彤
• 来源期刊: 石油化工高等学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: QSRR 卤代联苯化合物 多元线性回归 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 26-29,33
• 分类号: TQ645
• 字数: 2311字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2011.01.006

摘要

将卤代联苯化合物作为研究体系,利用基于原子类型的电子拓扑结构(E-state)和基于13种原子类型的电性距离矢量描述子(MEDV-13)作为描述符,分别应用多元线性回归、人工神经网络中的误差反向传播神经网络和径向基函数神经网络的方法建立了55种卤代联苯化合物的QSRR模型.使用人工神经网络的方法预测的结果比多元线性回归的方法的结果稍好,相关系数R可以达到0.99以上,说明使用人工神经网络的方法能够准确地预测卤代联苯化合物的气相色谱和液相色谱的保留指数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋丽娟	辽宁石油化工大学辽宁省石油化工重点实验室	134	1027	17.0	24.0
2	张晓彤	辽宁石油化工大学辽宁省石油化工重点实验室	96	929	18.0	25.0
4	孙挺	东北大学理学院	103	954	14.0	25.0
7	任创	辽宁石油化工大学辽宁省石油化工重点实验室	3	17	3.0	3.0
8	国晶晶	辽宁石油化工大学辽宁省石油化工重点实验室	1	3	1.0	1.0