化学品厌氧生物降解QSBR预测模型研究

• 作者: 刘济宁 沈树宝 石利利 陈英文 马益
• 来源期刊: 生态与农村环境学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 厌氧生物降解 人工神经网络 多元线性回归 QSBR
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 研究方法
• 页码范围: 310-314
• 分类号: XI31|X327
• 字数: 3379字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4831.2012.03.016

摘要

收集了155种有机化学品厌氧生物降解数据,以随机抽取的109种物质作为训练集,另外46种物质作为验证集,通过结构式拆分得到各基团,分别采用多元线性回归和BP人工神经网络2种算法对有机化合物结构与生物降解性定量关系(QSBR)进行研究.结果表明,多元线性回归模型验证集正确率为78.26％,总正确率为84.52％；BP人工神经网络模型验证集正确率为82.61％,总正确率为90.32％.可见,BP人工神经网络算法相对优于多元线性回归算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈树宝	南京工业大学生物与制药工程学院	188	2155	24.0	35.0
2	陈英文	南京工业大学生物与制药工程学院	135	1822	24.0	34.0
3	刘济宁	南京工业大学生物与制药工程学院	54	381	10.0	15.0
5	石利利		81	740	15.0	22.0
6	马益	南京工业大学生物与制药工程学院	3	9	2.0	3.0