BP人工神经网络用于芳香族化合物结构参数和大鼠LD构效关系研究

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目的:利用BP人工神经网络研究芳香族化合物结构参数和大鼠LD<,50>的构效关系,提高预测精度—残差平方和SSE.结论:BP人工神经网络可以用于定量毒性构效关系研究.含隐层的BP人工神经网络拟和能力明显优于传统方法,消除过度拟合后的多层BP网络预测能力也好于传统方法,可以用于预测.通过对不含隐层的单层BP空工神经网络系数进行检验,发现结构学参数对LD<,50>影响较大,在芳香族化合物中分子越大,毒性越小,这就为进一步研究毒性作用机理提供了一定的研究方向.

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作者
黄德生;
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作者单位

中国医科大学;

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授予单位中国医科大学;
学科卫生统计学
授予学位硕士
导师姓名刘延龄;
年度 2000
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总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类其他科学技术在医学上的应用;卫生调查与统计;
关键词
BP人工神经网络; LM算法(阻尼最小二乘算法); LD(半数致死量); 过度拟合; Hansch-Fujita法;

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