【摘 要】
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在取代苯类化合物定量构效关系(QSAR)模型构建中,采用人工神经网络技术对所选点价自相关拓扑指数结构参数进行筛选,并对筛选过程中不同数量的输入结构参数所构建的ANN-QSAR模
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在取代苯类化合物定量构效关系(QSAR)模型构建中,采用人工神经网络技术对所选点价自相关拓扑指数结构参数进行筛选,并对筛选过程中不同数量的输入结构参数所构建的ANN-QSAR模型的质量和预测能力进行了比较.研究结果显示,应用人工神经网络自身非线性特点对QSAR研究中结构参数筛选是可行的,使最初QSAR模型中24个结构参数减少为5个,而模型的质量和预测能力没有受到影响.该研究成果不仅大大加快了网络模型的运算速度,而且为深入探讨取代苯类化合物生物致毒机理奠定了基础.
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