文件名称:
人工神经网络用于氟化酚的定量构效关系研究
开发工具:
文件大小: 282kb
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上传时间: 2020-07-10
详细说明：采用误差反传前向人工神经网络(ANN)建立了16种氟化酚的结构与其对梨形四膜虫的毒性之间的定量结构-活性关系(QSAR)模型。以16种氟化酚的量子化学和理化参数作为输入,对梨形四膜虫的急性毒性作为输出,采用内外双重验证的办法分析和检验所得模型的稳定性和外部预测能力,所构建网络模型的相关系数为0.999 8、交叉检验相关系数为0.981 8、标准偏差为0.01、残差绝对值≤0.04,应用于外部预测集,外部预测集相关系数为0.993 6;而多元线性回归(MLR)法模型的相关系数为0.980 2、标准偏差为0.119、残差绝对值≤0.28,外部预测集相关系数为0.980 3。结果表明,ANN模型获得
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