山西大学学报(自然科学版)
山西大學學報(自然科學版)
산서대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF SHANXI UNIVERSITY
2008年
4期
589-593
,共5页
杜雨静%张佳瑛%王会荣%范英芳
杜雨靜%張佳瑛%王會榮%範英芳
두우정%장가영%왕회영%범영방
人工神经网络%定量结构活性关系%2-苯基吲哚衍生物
人工神經網絡%定量結構活性關繫%2-苯基吲哚衍生物
인공신경망락%정량결구활성관계%2-분기신타연생물
将人工神经网络(ANN)应用于2-苯基吲哚衍生物的定量构效关系(QSAR)研究中,采用改进的误差反向传播(BP)算法探讨了36个2-苯基吲哚衍生物对小牛子宫雌激素受体的亲和力大小与氮原子所连原子的净电荷Q;2号、3号、10号和15号原子间的二面角D;5号碳原子与其所连原子间的键长L和零阶连接性指数0G的关系.随机挑选30个化合物作为训练样本集,建立了2-苯基吲哚衍生物的QSAR模型,该模型的相关系数R=0.999 2;而剩余的6个化合物作为测试样本集,得出其相关系数R=0.901 3.结果表明人工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.
將人工神經網絡(ANN)應用于2-苯基吲哚衍生物的定量構效關繫(QSAR)研究中,採用改進的誤差反嚮傳播(BP)算法探討瞭36箇2-苯基吲哚衍生物對小牛子宮雌激素受體的親和力大小與氮原子所連原子的淨電荷Q;2號、3號、10號和15號原子間的二麵角D;5號碳原子與其所連原子間的鍵長L和零階連接性指數0G的關繫.隨機挑選30箇化閤物作為訓練樣本集,建立瞭2-苯基吲哚衍生物的QSAR模型,該模型的相關繫數R=0.999 2;而剩餘的6箇化閤物作為測試樣本集,得齣其相關繫數R=0.901 3.結果錶明人工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.
장인공신경망락(ANN)응용우2-분기신타연생물적정량구효관계(QSAR)연구중,채용개진적오차반향전파(BP)산법탐토료36개2-분기신타연생물대소우자궁자격소수체적친화력대소여담원자소련원자적정전하Q;2호、3호、10호화15호원자간적이면각D;5호탄원자여기소련원자간적건장L화령계련접성지수0G적관계.수궤도선30개화합물작위훈련양본집,건립료2-분기신타연생물적QSAR모형,해모형적상관계수R=0.999 2;이잉여적6개화합물작위측시양본집,득출기상관계수R=0.901 3.결과표명인공신경망락시일충비교정밀적의합방법,구유량호적예측효과.
