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人工神经网络预测含硫芳香族化合物的水解速率常数
人工神经网络预测含硫芳香族化合物的水解速率常数
来源 :南开大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lovelyhuanhuan
【摘 要】
:
本文利用误差反向传播(BP)的人工神经网络(ANN)模型处理低度非线性问题。研究了含硫芳香族化合物水解速率常数与其结构及物理化学参数之间的定量结构活性相关(QSAR)。预测结果与实验结果符合
【作 者】
:
王霞
孙莹
【机 构】
:
南开大学化学系,300071
【出 处】
:
南开大学学报:自然科学版
【发表日期】
:
1997年1期
【关键词】
:
神经网络
芳香族
含硫化物
水解速率常数
Artificial Neural Network (ANN)
Quantitative Sructure Activ
【基金项目】
:
国家自然科学基金
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本文利用误差反向传播(BP)的人工神经网络(ANN)模型处理低度非线性问题。研究了含硫芳香族化合物水解速率常数与其结构及物理化学参数之间的定量结构活性相关(QSAR)。预测结果与实验结果符合良好,优于多元回归方法(MLR)所得的结果。
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