改进型BP神经网络用于有机物毒性的QSAR研究
개진형BP신경망락용우유궤물독성적QSAR연구
Quantitative Structure-activity Relationship Studies on the Toxicities of Organic Chemicals Using Modified Back-propagation Neural Network
  • 万方数据
    安庆师范学院学报(自然科学版) 안경사범학원학보(자연과학판)
    JOURNAL OF ANQING TEACHERS COLLEGE(NATURAL SCIENCE)
    2002年 3期 32-34 ,共3页

    束庆海%何池洋

    속경해%하지양

    人工神经网络%有机物%毒性%QSAR 人工神經網絡%有機物%毒性%QSAR
    인공신경망락%유궤물%독성%QSAR
    引进改进型自相关拓扑指数,以基于动量-自适应学习率调整算法的BP神经网络原理研究了36种有机污染物对发光菌的半数发光抑制率EC50的定量结构-活性相关关系,建立了相应的网络模型,用于未知有机物毒性的预测,其准确性明显优于传统的多元线性回归法,取得了令人满意的结果.
    인진개진형자상관탁복지수,이기우동량-자괄응학습솔조정산법적BP신경망락원리연구료36충유궤오염물대발광균적반수발광억제솔EC50적정량결구-활성상관관계,건립료상응적망락모형,용우미지유궤물독성적예측,기준학성명현우우전통적다원선성회귀법,취득료령인만의적결과.
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