主成分分析-神经网络方法用于硝基苯及其同系物的QSAR研究

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【摘要】

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运用混合密度泛函理论DFT-B3LYP,以6-31G*为基组计算35个硝基苯及其同系物电子结构的量化参数,采用主成分分析法对16个量化参数进行预处理,并结合人工神经网络对硝基苯及其同

【作者】

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崔秀君张卓勇袁星苏忠民刘思东

【机构】

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东北师范大学化学学院,首都师范大学化学系,东北师范大学城市与环境科学学院

【出处】

：

计算机与应用化学

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

混合密度泛函量化参数主成分分析人工神经网络定量构效关系

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运用混合密度泛函理论DFT-B3LYP,以6-31G*为基组计算35个硝基苯及其同系物电子结构的量化参数,采用主成分分析法对16个量化参数进行预处理,并结合人工神经网络对硝基苯及其同系物的QSAR进行了研究.35个化合物被随机分为两组,即训练集和测试集,其RMS值分别为0.095和0.111.取得了较满意的结果.

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