武汉大学学报(理学版)
武漢大學學報(理學版)
무한대학학보(이학판)
JOURNAL OF WUHAN UNIVERSITY(Natural Science Edition)
2004年
4期
411-414
,共4页
胡耀垓%李凯扬%李伟%胡继明
鬍耀垓%李凱颺%李偉%鬍繼明
호요해%리개양%리위%호계명
除草剂%结构-活性关系%预测%BP神经网络
除草劑%結構-活性關繫%預測%BP神經網絡
제초제%결구-활성관계%예측%BP신경망락
采用AM1 方法研究了10种新型的磺酰脲类除草剂的电子结构,并以原子的Mulliken净电荷和除草剂在不同浓度(100,10 mg/L)下对油菜、稗草两种作物的根、茎部位的抑制率为训练样本集,构造并训练得到具有活性预测能力的BP神经网络.结果表明,该BP网络不仅能对训练样本很好拟合,亦能对未知化合物的活性作出很好的预测.
採用AM1 方法研究瞭10種新型的磺酰脲類除草劑的電子結構,併以原子的Mulliken淨電荷和除草劑在不同濃度(100,10 mg/L)下對油菜、稗草兩種作物的根、莖部位的抑製率為訓練樣本集,構造併訓練得到具有活性預測能力的BP神經網絡.結果錶明,該BP網絡不僅能對訓練樣本很好擬閤,亦能對未知化閤物的活性作齣很好的預測.
채용AM1 방법연구료10충신형적광선뇨류제초제적전자결구,병이원자적Mulliken정전하화제초제재불동농도(100,10 mg/L)하대유채、패초량충작물적근、경부위적억제솔위훈련양본집,구조병훈련득도구유활성예측능력적BP신경망락.결과표명,해BP망락불부능대훈련양본흔호의합,역능대미지화합물적활성작출흔호적예측.
