神经网络和多元线性回归筛选QSAR模型结构参数

神经网络和多元线性回归筛选QSAR模型结构参数

在人工神经网络信息流分析的基础上,通过比较人工神经网络模型中的连接权值和阈值建立了筛选定量构效关系中分子结构参数的新方法.结果表明,采用人工神经网络筛选得到的结构参数构建定量构效关系模型,其模型质量和预测能力均优于多元线性回归方法筛选得到的结构参数所构建的定量构效关系模型.

作 者： 高大文 王鹏 GAO Da-wen WANG Peng   作者单位： 高大文,GAO Da-wen(东北林业大学森林资源与环境学院,黑龙江,哈尔滨,150040;哈尔滨工业大学市政环境工程学院,黑龙江,哈尔滨,150090)

王鹏,WANG Peng(哈尔滨工业大学市政环境工程学院,黑龙江,哈尔滨,150090) 

刊 名： 中国环境科学  ISTIC PKU 英文刊名： CHINA ENVIRONMENTAL SCIENCE  年，卷(期)： 2005 25(z1)  分类号： X503  关键词： 人工神经网络   定量构效关系(QSAR)   有机化学品   生物毒性  

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