广义回归神经网络用于拮抗药化合物活性的模式识别.docVIP

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2017-01-29 发布于天津
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广义回归神经网络用于拮抗药化合物活性的模式识别关键词广义回归神经网络模式识别活性有机分子的结构摘要选择个化学参数和合适的扩展系数对一批个拮抗药化合物的活性建立了广义回归神经网络识别模式选择个样本为训练集个样本为预测集结果表明该种网络具有设计简单与收敛快的优点可用于小样本问题的学习获得满意的预测结果关键词广义回归神经网络模式识别活性有机分子的结构活性关系研究是药物分子设计的重要手段一般用线性回归方法总结各种量子化学结构化学参数与分子生物活性的关系但当训练集各分子的结构相差较大时上述关系有时呈现强非

广义回归神经网络用于拮抗药化合物活性的模式识别【关键词】广义回归神经网络；模式识别；活性有机分子的结构　　摘要：选择9个化学参数和合适的扩展系数，对一批26个拮抗药化合物的活性建立了广义回归神经网络识别模式。选择21个样本为训练集，5个样本为预测集。结果表明，该种网络具有设计简单与收敛快的优点，可用于小样本问题的学习，获得满意的预测结果。关键词：广义回归神经网络；模式识别；活性有机分子的结构　活性关系研究是药物分子设计的重要手段。一般用线性回归方法总结各种量子化学、结构化学参数与分子生物活性