长治医学院学报
長治醫學院學報
장치의학원학보
JOURNAL OF CHANGZHI MEDICAL COLLEGE
2011年
4期
258-262
,共5页
BP神经网络%定量结构活性关系%雌二醇衍生物
BP神經網絡%定量結構活性關繫%雌二醇衍生物
BP신경망락%정량결구활성관계%자이순연생물
目的:探讨误差反向传播(backpropagation,BP)神经网络在雌二醇衍生物定量结构-活性关系(quantitative structure-activity relationships,QSAR)研究中的应用.方法:采用BP神经网络法和多元线性回归法,分别建立了30个雌二醇衍生物在0℃下与羔羊子宫雌激素受体间亲合力logRBA与疏水性参数logP、分子的体积V和9号碳原子的净电荷Q之间的QSAR模型.结果:BP模型的相关系数R=0.9962,标准偏差SD=0.0588；MLR模型的相关系数R=0.9090,标准偏差SD=0.2904.结论:BP神经网络是一种比较精密的拟合方法,具有良好的预测效果.
目的:探討誤差反嚮傳播(backpropagation,BP)神經網絡在雌二醇衍生物定量結構-活性關繫(quantitative structure-activity relationships,QSAR)研究中的應用.方法:採用BP神經網絡法和多元線性迴歸法,分彆建立瞭30箇雌二醇衍生物在0℃下與羔羊子宮雌激素受體間親閤力logRBA與疏水性參數logP、分子的體積V和9號碳原子的淨電荷Q之間的QSAR模型.結果:BP模型的相關繫數R=0.9962,標準偏差SD=0.0588；MLR模型的相關繫數R=0.9090,標準偏差SD=0.2904.結論:BP神經網絡是一種比較精密的擬閤方法,具有良好的預測效果.
목적:탐토오차반향전파(backpropagation,BP)신경망락재자이순연생물정량결구-활성관계(quantitative structure-activity relationships,QSAR)연구중적응용.방법:채용BP신경망락법화다원선성회귀법,분별건립료30개자이순연생물재0℃하여고양자궁자격소수체간친합력logRBA여소수성삼수logP、분자적체적V화9호탄원자적정전하Q지간적QSAR모형.결과:BP모형적상관계수R=0.9962,표준편차SD=0.0588；MLR모형적상관계수R=0.9090,표준편차SD=0.2904.결론:BP신경망락시일충비교정밀적의합방법,구유량호적예측효과.
