【摘 要】
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分子连接性指数（ｔＸｖ）与在正辛醇和水之间的分配系数ｌｏｇＰ是反映化合物性能的重要结构参数。本文计算了酚类化合物的分子连接性指数及分配系数，运用新型的模式识别方法──人工神经元网络
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分子连接性指数（ｔＸｖ）与在正辛醇和水之间的分配系数ｌｏｇＰ是反映化合物性能的重要结构参数。本文计算了酚类化合物的分子连接性指数及分配系数，运用新型的模式识别方法──人工神经元网络对酚类化合物的构效关系进行了研究。所得结果优于逐步判别法，对于预测未知化合物的毒性，具有重要意义。
The molecular connectivity index (tXv) and the partition coefficient between n-octanol and water, logP, are important structural parameters that reflect the performance of a compound. In this paper, the molecular connectivity index and partition coefficient of phenolic compounds were calculated. The structure-activity relationship of phenolic compounds was studied by using a new pattern recognition method-artificial neural network. The results obtained are superior to the stepwise discriminant method and are of great significance for predicting the toxicity of unknown compounds.
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