化学研究与应用
化學研究與應用
화학연구여응용
CHEMICAL RESEARCH AND APPLICATION
2013年
12期
1686-1692
,共7页
高光芹%袁超%郭芳%闫东锋%何瑞珍%黄家荣
高光芹%袁超%郭芳%閆東鋒%何瑞珍%黃傢榮
고광근%원초%곽방%염동봉%하서진%황가영
脂肪醇%沸点%定量结构-性质关系(QSPR)%人工神经网络%逐步回归
脂肪醇%沸點%定量結構-性質關繫(QSPR)%人工神經網絡%逐步迴歸
지방순%비점%정량결구-성질관계(QSPR)%인공신경망락%축보회귀
fatty alcohols%boiling point%quantitative structure-property relationship (QSPR)%artificial neural network%stepwise regression
论文以逐步回归确定输入变量(化合物的Wiener指数、原子的部位指数,分子连接性指数),用人工神经网络建立了脂肪醇结构与其沸点间的定量结构-性质关系(QSPR)模型.用定性与定量结合的模型检验方法,确定理想的模型结构为3∶3∶1.与回归模型比较的结果表明,人工神经网络模型的最小、平均和最大拟合准确度依次为87.17％,97.58％和99.94％,回归模型相应的拟合结果为83.70％,96.82％和99.99％,人工神经网络模型明显优于多元线性回归模型.
論文以逐步迴歸確定輸入變量(化閤物的Wiener指數、原子的部位指數,分子連接性指數),用人工神經網絡建立瞭脂肪醇結構與其沸點間的定量結構-性質關繫(QSPR)模型.用定性與定量結閤的模型檢驗方法,確定理想的模型結構為3∶3∶1.與迴歸模型比較的結果錶明,人工神經網絡模型的最小、平均和最大擬閤準確度依次為87.17％,97.58％和99.94％,迴歸模型相應的擬閤結果為83.70％,96.82％和99.99％,人工神經網絡模型明顯優于多元線性迴歸模型.
논문이축보회귀학정수입변량(화합물적Wiener지수、원자적부위지수,분자련접성지수),용인공신경망락건립료지방순결구여기비점간적정량결구-성질관계(QSPR)모형.용정성여정량결합적모형검험방법,학정이상적모형결구위3∶3∶1.여회귀모형비교적결과표명,인공신경망락모형적최소、평균화최대의합준학도의차위87.17％,97.58％화99.94％,회귀모형상응적의합결과위83.70％,96.82％화99.99％,인공신경망락모형명현우우다원선성회귀모형.
