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一种基于模糊神经网络的化学分子生物毒性预测模型的方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊神经网络的化学分子生物毒性预测模型的方法,利用模糊神经网络模型预测的方法实现生物毒性的提前预测和控制。针对在化学分子合成过程中,不同分子结构的化学分子疏水性对生物毒性的影响具有不确定性、非线性等特点,难以实现针对化学分子合成过程建立精确的模型,因此设计了基于模糊神经网络的生物毒性预测模型,该方法通过调整模糊神经网络参数,提高神经网络处理能力,实现了化学分子的毒性高精度前端预测。实验结果表明该方法具有较好的自适应能力,能够达到提前预测和控制化学分子合成中的生物毒性,降低了化学合成的成本、缩短了化学合成的时间、减少了对环境的污染。

著录项

  • 公开/公告号CN109360610B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-11-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西南石油大学;

    申请/专利号CN201811415938.4

  • 发明设计人 邓明毅;田开平;谢刚;罗平亚;

    申请日2018-11-26

  • 分类号G16C20/30(20190101);G16C20/70(20190101);

  • 代理机构51264 成都天汇致远知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人韩晓银

  • 地址 610500四川省成都市新都区新都大道8号

  • 入库时间 2022-08-23 10:43:39

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-11-15

    授权

    授权

  • 2019-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G16C 20/30 申请日:20181126

    实质审查的生效

  • 2019-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):G16C 20/30 申请日:20181126

    实质审查的生效

  • 2019-02-19

    公开

    公开

  • 2019-02-19

    公开

    公开

  • 2019-02-19

    公开

    公开

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