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人工神经网络预测含硫芳香族化合物的水解速率常数

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本文利用误差反向传播(BP)的人工神经网络(ANN)模型处理低度非线性问题.研究了含硫芳香族化合物水解速率常数与其结构及物理化学参数之间的定量结构活性相关(QSAR).预测结果与实验结果符合良好,优于多元回归方法(MLR)所得的结果.

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来源
《南开大学学报（自然科学版）》|1997年第1期|102-104,109|共4页
作者
王霞; 孙莹; 袁满雪; 赖城明;
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作者单位

南开大学化学系,天津,300071;

南开大学化学系,天津,300071;

南开大学化学系,天津,300071;

南开大学化学系,天津,300071;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类化学;
关键词
人工神经网络(ANN); 定量结构活性关系(QSAR); 含硫芳香族化合物;
入库时间 2023-07-25 22:13:12

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