【摘要】：用MATLAB軟件編程計(jì)算了56個苯砜基羧酸酯類化合物分子電性距離矢量(mk),同時用Hyper chem8.0程序包計(jì)算了它們的理化參數(shù).這兩類結(jié)構(gòu)參數(shù)被用于建立苯砜基羧酸酯類化合物急性毒性的預(yù)測模型.通過最佳變量子集回歸的方法構(gòu)建多元線性回歸模型:-lg EC50=4.724+30.275m7+0.061m24+6.468m85+0.880m90-0.003V-0.096(lg P)2.該模型具有良好的穩(wěn)健性和較強(qiáng)的預(yù)測能力.以模型中的6個參數(shù)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)輸入層,設(shè)定6∶4∶1的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),用BP算法構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其相關(guān)系數(shù)R2為0.986.結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法模型的預(yù)測結(jié)果優(yōu)于多元線性回歸模型的預(yù)測結(jié)果.
[Abstract]:The molecular electrical distance vector (mk), of 56 phenylsulfone carboxylic ester compounds was calculated by MATLAB software and their physical and chemical parameters were calculated by Hyper chem8.0 program package. These two structural parameters were used to establish a prediction model for acute toxicity of phenylsulfone carboxylate compounds. The multivariate linear regression model: -lg EC50=4.724 30.275m7 0.061m24 6.468m85 0.880m90-0.003V-0.096 (lg P) 2 was constructed by the method of optimal variable subset regression. The model has good robustness and strong prediction ability. Taking the six parameters of the model as the (ANN) input layer of the artificial neural network, the 6:4:1 network structure is set up, and the BP algorithm is used to construct the artificial neural network model. The correlation coefficient R ~ 2 is 0.986. The results show that the prediction results of BP neural network model are better than those of multivariate linear regression model.
【作者單位】： 徐州工程學(xué)院化學(xué)化工學(xué)院;江蘇藍(lán)豐生物化工股份有限公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(21272095)
【分類號】：TQ247.3;TP183

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7 于麗s，

本文編號：2179435