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摘要:
采用误差反传前向人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立了56种苯砜基羧酸酯类化合物的结构与其对发光菌的急性毒性之间的定量关系模型(ANN模型).以56种苯砜基羧酸酯类化合物的量子化学参数作为输入,急性毒性作为输出,所构建网络模型的交叉检验相关系数为0.986 3、标准偏差为0.075 3、残差绝对值≤0.20,应用于外部预测集,预测集相关系数为0.988 0;而多元线性回归(multiple linear regression,MLR)法模型的相关系数为0.947 2、标准偏差为0.141 3、残差绝对值≤0.34.结果表明:ANN模型获得了比MLR模型更好的拟合效果.
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文献信息
篇名 人工神经网络用于苯砜基羧酸酯定量结构-活效关系研究
来源期刊 天津师范大学学报(自然科学版) 学科 化学
关键词 苯砜基羧酸酯 定量结构-活性关系 人工神经网络 急性毒性
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 91-95
页数 分类号 O641.12+1
字数 1982字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-1114.2012.03.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李静 许昌学院化学化工学院 58 215 7.0 11.0
2 何琴 许昌学院化学化工学院 33 85 5.0 7.0
3 黄保军 许昌学院表面微纳米材料研究所 17 54 4.0 6.0
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研究起点
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天津师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-1114
12-1337/N
大16开
天津市西青区宾水西道393号
1981
chi
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1830
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