人工神经网络用于三苯基丙烯腈衍生物的定量结构-活性关系模型

摘要：

采用人工神经网络(ANN)BP算法探讨了24个三苯基丙烯睛衍生物的1gl/C(C为半致死浓度)与X位羟基指示数I、分子表面积S_A和B环上原子净电荷之和Q_B之间的关系,以20个样本为训练集建立了定量结构-活性关系(QSAR)模型,其相关系数和标准偏差分别为R=0.9969和SD=0.0164,其余4个样本为测试集,得到R=0.9913和SD=0.1533;用多元线性回归(MLR)方法建立的QSAR模型R=0.9360,SD=0.3779.结果表明,ANN方法具有良好的预测能力,比MLR方法更精密.

关键词：人工神经网络、定量结构-活性关系、三苯基丙烯腈衍生物

所属期刊栏目：29

分类号：O641.12(物理化学（理论化学）、化学物理学)

资助基金：山西省自然科学基金资助项目2007011025

在线出版日期：2013-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：25-28