人工神经网络用于多环芳烃及胆蒽系化合物致癌活性的研究

摘要

用人工神经网络中误差反向传播网络(BPNN)和径向基函数网络(RBFNN)对甲基、烷基、环戊并及环己并及胆蒽系化合物的致癌性强弱进行了分类.采用的输入参数为单个原子能(IAE)、电子能(E E)、生成热(HOF)、原子最高正电荷(QMAX)、原子最低负电荷(QMIN)、最高占有轨道能量(HOMO)、最低未占有轨道能量(LUMO)、偶极矩(DIP)、水合能(HE)、疏水性参数(logP)、分子表面积(SA)、极化率(Polar)、代谢活性区中心碳原子离域能(△E1)、亲电活性区中心碳原子离域能(△E2)和分子中脱毒区总数(n).BP网络采用tan-sigmoid函数,RBF网络采用Quadratic和InverseQuadratic函数.两种模型的分类准确率均达80%以上.