【摘 要】
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该文对定量构效关系研究中的关键部分--模型的建立与求解进行了较为深入的研究.针对上届研究所建的人工神经网络(简称ANN)模型尚未解决的问题:如参数要经验选取、收敛速度较
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该文对定量构效关系研究中的关键部分--模型的建立与求解进行了较为深入的研究.针对上届研究所建的人工神经网络(简称ANN)模型尚未解决的问题:如参数要经验选取、收敛速度较慢等,采用一种全局优化方法--遗传算法(简称GA),分别从两个角度建立了相应的遗传-人工神经网络模型.其中辅助式GA-ANN模型,优化组合了隐含层节点、学习率、动量因子、初始权范围各参数,使ANN模型加快收敛;合作式GA-ANN模型将GA作为一种学习规则,直接调整权值,使ANN在短时间内收敛.两种模型都能使ANN模型快速收敛,从而使QSAR研究的建模求解深入一步.该文还对定量构效关系研究中的基础部分--结构参数的提取,进行了较为系统的研究.该文在文献中有关自相关拓扑指数研究的基础上,引入了一种新的原子拓扑信息--点价,并利用邻接矩阵、距离矩阵将其计算机软件化,该拓扑指数表达信息全面,且易于计算机实现.
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