人工神经网络用于异噻唑啉酮的定量结构-活性关系研究

• 作者: 何琴 李公春 黄保军
• 来源期刊: 安徽农业大学学报
• 学科: 化学
• 关键词: 异噻唑啉酮 定量结构-活性关系 人工神经网络 抗菌活性 大肠杆菌
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 323-326
• 分类号: O622
• 语种: 中文

摘要

采用误差反传前向人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立了21种2-(4-取代-苯基)-3-异噻唑啉酮类化合物的结构与其抗菌活性之间的定量关系模型(ANN模型),以21种3-异噻唑啉酮类化合物的量子化学参数和拓扑指数作为输入、抗菌活性作为输出,所构建网络模型的交叉检验相关系数为0.991 6、标准偏差为0.080 1、残差绝对值≤0.221,应用于外部预测集,预测集相关系数为0.973 1；而多元线性回归(multiple linear regression,MLR)法模型的相关系数为0.841 8、标准偏差为0.303 9、残差绝对值≤0.636.结果表明,ANN模型获得了比MLR模型更好的拟合效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李公春	许昌学院化学化工学院	82	226	7.0	10.0
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