人工神经网络用于1,1-二苯基乙烯衍生物的QSAR研究

对于19个1,1-二苯基乙烯衍生物,分别采用人工神经网络(网络结构为3-7-1)和线性回归分析方法,建立了其抗雌激素活性/C与扩展的引力指数Go、17号氢原子的净电荷Q和24号氧原子与17号氢原子间库仑力KL之间的QSAR模型,ANN模型的相关系数R=0.999 9,标准偏差SD=3.058 88E-4;MLR模型的相关系数R=0.966 0,标准偏差SD=0.101 0.结果表明人工神经网络是一种比较精密的拟合方法,具有良好的预测效果.     

人工神经网络用于1，1-二苯基乙烯衍生物的QSAR研究

对于19个1,1-二苯基乙烯衍生物,分别采用人工神经网络（网络结构为3—7—1）和线性回归分析方法,建立了其抗雌激素活性／C与扩展的引力指数Go、17号氢原子的净电荷Q和24号氧原子与17号氢原子间库仑力KL之间的QSAR模型,ANN模型的相关系数R=0．9999,标准偏差SD=3．05888E-4;MLR模型的相关系数R=0．9660,标准偏差SD=0．1010。结果表明人工神经网络是一种比较精密的拟合方法,具有良好的预测效果。     

人工神经网络用于2-苯基吲哚衍生物的QSAR研究

将人工神经网络(ANN)应用于2-苯基吲哚衍生物的定量构效关系(QSAR)研究中,采用改进的误差反向传播(BP)算法探讨了36个2-苯基吲哚衍生物对小牛子宫雌激素受体的亲和力大小与氮原子所连原子的净电荷Q;2号、3号、10号和15号原子间的二面角D;5号碳原子与其所连原子间的键长L和零阶连接性指数0G的关系.随机挑选30个化合物作为训练样本集,建立了2-苯基吲哚衍生物的QSAR模型,该模型的相关系数R=0.999 2;而剩余的6个化合物作为测试样本集,得出其相关系数R=0.901 3.结果表明人工神经网络是一种比较精密的拟合方法,具有良好的预测效果.