黄酮类化合物抗氧化活性的神经网络模型

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采用量子化学的算法,计算了18个黄酮类化合物的13个结构参数,并采用逐步回归分析,筛选出3个电性结构参数,即A环的总电荷、B环的总电荷、双键氧上的电荷。使用Matlab7.0软件中的神经网络工具箱建立黄酮类化合物抗氧化活性的神经网络模型。交互验证法预报结果表明,预报误差平方和(PRESS)为0.0192,交叉验证系数(R)2为0.875,该神经网络模型预报结果可靠,神经网络可作为化合物活性研究的有效计算机辅助手段。
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