| 用量子化学方法预测PCDFs的Ah受体结合能力(1)--神经网络模型 |
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| 引用本文： | 黄俊,余刚,王溢磊,吴国是.用量子化学方法预测PCDFs的Ah受体结合能力(1)--神经网络模型[J].南京理工大学学报(自然科学版),2003,27(6):709-714. |
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| 作者姓名： | 黄俊 余刚 王溢磊 吴国是 |
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| 作者单位： | 1. 清华大学环境科学与工程系,北京,100084
2. 清华大学化学系,北京,100084 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究专项经费资助项目(G1999045711)清华大学环境科学与工程研究院"985"基金项目 |
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| 摘 要： | 利用AM1半经验量子化学方法计算135种多氯联苯并呋喃(PCDFs)的12种结构一性质参数,以30种已有文献值的PCDFs为训练样本,采用误差反向传播人工神经网络(BP—ANN)方法建立PCDFs芳烃(Ah)受体结合能力的定量结构活性关系(QSAR)方程,对训练样本集以外的3个测试样本的检验结果表明,模型具有相当高的精度(训练样本最大相对误差小于5％,检验样本最大相对误差小于7％),且误差频数符合正态分布,表明该模型可用于未知样本的定量预测,据此给出目前尚没有文献值的其余102种PCDFs的Ah受体结合能力的预测值。
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| 关 键 词： | 多氯联苯并对呋喃 量子化学 半经验AM1-MO法 神经网络 AM1 |
| 修稿时间： | 2002年9月17日 |
Predicting Ah Receptor Binding Data of PCDFs Using Quantum Chemical Method (1) -- Artificial Neural Network Approach |
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| Huang Jun Yu Gang Wang Yilei Wu Guoshi.Predicting Ah Receptor Binding Data of PCDFs Using Quantum Chemical Method (1) -- Artificial Neural Network Approach[J].Journal of Nanjing University of Science and Technology(Nature Science),2003,27(6):709-714. |
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| Authors: | Huang Jun Yu Gang Wang Yilei Wu Guoshi |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | PCDFs quantum chemistry semiempirical AMI - MO method artificial neural network AMI |
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