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改进的粒子群优化算法结合人工神经网络用于有机物毒性的QSAR研究
引用本文:李绍军,奚玮君,钱锋.改进的粒子群优化算法结合人工神经网络用于有机物毒性的QSAR研究[J].华东理工大学学报(自然科学版),2007,33(6):865-869.
作者姓名:李绍军  奚玮君  钱锋
作者单位:华东理工大学自动化研究所,上海,200237
基金项目:国家杰出青年科学基金(60625302),国家973计划基金(2002CB3122000),上海委科技攻关项目(05DJ14002),上海市自然科学基金(06ZR14027)
摘    要:介绍了粒子群优化算法和Alopex-B算法的基本原理,提出了一种用Alopex-B算法改进的粒子群优化算法,并将其应用于函数优化和有机物毒性的QSAR研究。结果表明:改进型粒子群算法对复杂的测试函数搜索效率明显提高,应用于有机物毒性的QSAR研究能提高计算的精确度,降低预测误差。

关 键 词:粒子群优化算法  Alopex-B算法  人工神经网络  QSAR
文章编号:1006-3080(2007)06-0865-05
收稿时间:2006-12-26
修稿时间:2006年12月26

QSAR for Toxicities of Organic Substance Using Improved PSO Algorithm Combined with BP Artificial Neural Network
LI Shao-jun,XI Wei-jun,QIAN Feng.QSAR for Toxicities of Organic Substance Using Improved PSO Algorithm Combined with BP Artificial Neural Network[J].Journal of East China University of Science and Technology,2007,33(6):865-869.
Authors:LI Shao-jun  XI Wei-jun  QIAN Feng
Abstract:Particle swarm optimization algorithm and Alopex-B algorithm are introduced.By combining Alopex-B with PSO algorithm,a new improved algorithm called PSO-Alopex B is presented.Compared with original PSO,lower failure rates and less error can be achieved when searching the minimum of test functions.It is also used to research QSAR for toxicities of organic substances.The results of both function optimization and QSAR researching show that the improved PSO algorithm is (effective.)
Keywords:particle swarm optimization  Alopex-B  artificial neural network  QSAR
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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